k-中心聚类算法(k-medoids)算法是一种分区聚类方法,用于将数据集划分为 k 个簇,其中 k 是由用户指定的簇的数量。 与K-means算法不同,K-medoids算法选择实际的数据点作为簇的中心(称为medoids),而不是计算簇内数据点的均值。 这样,K-medoids算法对异常值更加鲁棒,因为它不会受到极端值的影响。 K-medoids算法...
但是K-Means算法对离群点(Outlier)敏感,因为当一个离群点被分配到一个簇后,它们会影响到簇的均值,导致均值与簇内大部分数据有很大的偏差。相对的,采用K-Medoids算法,可以减少这种不好的影响。 K-Medoids使用了绝对误差标准: E=∑i=1k∑p∈Cjdist(p,oi) E是DataSet中所有对象p与Ci的代表对象oi的绝对误差之...
1.半径自适应的初始中心点选择K-medoids聚类算法2.密度峰值优化初始中心的K-medoids聚类算法3.粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法4.方差优化初始中心的K-medoids聚类算法5.一种优化初始点与自适应半径的密度聚类算法 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...