k-medoids与k-Means聚类算法的异同
K-Means K-Medoids 初始据点随机选取 初始随机据点限定在样本点中 使用Means（均值）作为聚点，对outliers（极值）很敏感 使用Medoids(中位数 ...
原文：基于R实现k-means法与k-medoids法
k means法与k medoids法都是基于距离判别的聚类算法。本文将使用iris数据集，在R语言中实现k means算法与k medoids算法。 k means聚类 首先删去iris中的Species属性，留下剩余 列数值型变量。再利用kmeans 将数据归为 个簇 names iris iris lt iris , 删去species一列 kmeans result lt kmeans i ...
2018-03-11 21:17 0 2372 推荐指数：
相关推荐
简单比较k-means和k-medoids
简单对比一下这两者的区别。两者的主要区别主要在质心的选择中，k-means是样本点均值，k-medoids则是从样本点中选取。 首先给出两者的算法实现步骤： K-means 1、随机选取K个质心的值 2、计算各个点到质心的距离 3、将点的类划分为离他最近的质心，形成K个cluster ...
使用肘部法确定k-means均值的k值
X为： 随着K的增加，纵轴呈下降趋势且最终趋于稳定，那么拐点肘部处的位置所对应的k 值，不妨认为是相对最佳的类聚数量值。 ...
（数据科学学习手札13）K-medoids聚类算法原理简介&Python与R的实现
的K-medoids（中心点）聚类法在削弱异常值的影响上就有着其过人之处。 与K-means算法类似，区别在 ...
K-means之matlab实现
引入 作为练手，不妨用matlab实现K-means 要解决的问题：n个D维数据进行聚类（无监督），找到合适的簇心。 这里仅考虑最简单的情况，数据维度D=2，预先知道簇心数目K（K=4） 理论步骤 关键步骤： （1）根据K个簇心(clusters，下标从1到K)，确定每个样本数据Di(D ...
机器学习中 K近邻法(knn)与k-means的区别
简介 K近邻法（knn）是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。虽然两者用途不同、解决的问题不同，但是在算法上有很多相似性，于是将二者放在一起，这样能够更好地对比二者的异同。 算法描述 knn 算法思路：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近 ...
K-means VS K-NN and 手肘法
1. The difference between classification and clustering. from here. Classification: supervised lear ...
4. K-Means和K-Means++实现
1. K-Means原理解析 2. K-Means的优化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++实现 1. 前言 前面3篇K-Means的博文从原理、优化、使用几个方面详细的介绍了K-Means算法，本文用python语言，详细的为读者实现 ...