（數據科學學習手札16）K-modes聚類法的簡介&Python與R的實現
我們之前經常提起的K-means算法雖然比較經典，但其有不少的局限，為了改變K-means對異常值的敏感情況，我們介紹了K-medoids算法，而為了解決K-means只能處理數值型數據的情況，本篇便對K-means的變種算法——K-modes進行簡介及Python、R的實現： K ...
原文：（數據科學學習手札13）K-medoids聚類算法原理簡介&Python與R的實現
前幾篇我們較為詳細地介紹了K means聚類法的實現方法和具體實戰，這種方法雖然快速高效，是大規模數據聚類分析中首選的方法，但是它也有一些短板，比如在數據集中有臟數據時，由於其對每一個類的准則函數為平方誤差，當樣本數據中出現了不合理的極端值，會導致最終聚類結果產生一定的誤差，而本篇將要介紹的K medoids 中心點 聚類法在削弱異常值的影響上就有着其過人之處。 與K means算法類似，區別在於 ...
2018-03-18 15:17 12 12391 推薦指數：
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