K-Medoids聚类是一种基于原型的聚类方法,它选择数据集中的实际观测值作为聚类中心(即medoids)。与K-Means聚类不同,K-Medoids使用数据集中的实际点作为聚类中心,而不是计算得到的平均值。这使得K-Medoids对噪声和异常值更加鲁棒。 结合使用: 将NNMF、DBO和K-Medoids聚类结合起来使用可能涉及以下步骤: 数据预处理:首先,...
而kmedoids聚类算法作为数据聚类中的一种重要方法,具有其独特的原理和优势。 kmedoids聚类算法是一种基于中心对象的聚类方法,它与kmeans聚类算法类似,但是不同之处在于它选择的中心对象是实际数据集中的观测值,而不是随机生成的点。这使得kmedoids算法更加稳健和可靠,尤其在处理噪声数据和离群点时表现更好。 kmedoids...