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4列数值型变量。再利用kmeans()将数据 ...
原文：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 随机选取K个质心的值 计算各个点到质心的距离 将点的类划分为离他最近的质心，形成K个cluster 根据分类好的cluster，在每个cluster内重新计算质心 平均每个点的值 重复迭代 步直到满足迭代次数或误差小于指定的值 ...
2020-07-06 07:15 0 632 推荐指数：
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