基於R實現k-means法與k-medoids法
k-means法與k-medoids法都是基於距離判別的聚類算法。本文將使用iris數據集，在R語言中實現k-means算法與k-medoids算法。 k-means聚類 首先刪去iris中的Species屬性，留下剩余4列數值型變量。再利用kmeans()將數據 ...
原文：簡單比較k-means和k-medoids
簡單對比一下這兩者的區別。兩者的主要區別主要在質心的選擇中，k means是樣本點均值，k medoids則是從樣本點中選取。 首先給出兩者的算法實現步驟： K means 隨機選取K個質心的值 計算各個點到質心的距離 將點的類划分為離他最近的質心，形成K個cluster 根據分類好的cluster，在每個cluster內重新計算質心 平均每個點的值 重復迭代 步直到滿足迭代次數或誤差小於指定的值 ...
2020-07-06 07:15 0 632 推薦指數：
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