實(shí)現(xiàn)聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個(gè)數(shù)K，將n個(gè)對象分到K個(gè)類中去，使得類內(nèi)對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。 缺點(diǎn)：產(chǎn)生類的大小相差不會(huì)很大，對于臟數(shù)據(jù)很敏感。 改進(jìn)的算法：k—medoids 方法。這兒選取一個(gè)對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用，這樣的一個(gè)medoid就標(biāo)識了這個(gè)類。步驟： 1，任意選取K個(gè)對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循環(huán)的： 2，將余下的對象分到各個(gè)類中去（根據(jù)與medoid最相近的原則）； 3，對于每個(gè)類（Oi）中，順序選取一個(gè)Or，計(jì)算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個(gè)Or來代替Oi。這樣K個(gè)medoids就改變了，下面就再轉(zhuǎn)到2。 4，這樣循環(huán)直到K個(gè)medoids固定下來。 這種算法對于臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不敏感，但計(jì)算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數(shù)據(jù)量。
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K均值算法
聚類
上傳時(shí)間：
2015-04-03
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