R语言实现的kmedoids聚类

人工智能大模型讲师培训咨询叶梓 2023-01-13 01:08:31

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R语言实现的kmedoids聚类	每节课大约20分钟左右

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ClusterR：高斯混合模型，k均值，mini-batch-kmeans和k-medoids聚类

作者：张丹，R语言中文社区专栏特邀作者，《R的极客理想》系列图书作者，民生银行大数据中心数据分析师，前况客创始人兼CTO。个人博客 http://fens.me， Ale...

K-medoids中心聚类算法K-medoids聚类算法的基本思想K-medoids算法步骤实验源码结果展示 Medoid在英文中的意思为“中心点” 所以，K-Medoids算法又叫K-中心点聚类算法与K-means有所不同的是：K-medoids算法不采用簇中对象的平均值作为参照点，而是选用簇中位置最中心的对象，即中心点作为参照点那么问题来了，该怎么找聚类对象中的代表对象，也就是中心点呢？首先为每个簇随意选择一个代表对象，剩余的对象根据其与代表对象的距离分配给最近的一个簇；然后反复地用非代表对象的距

引言上一篇文章我们了解了k-means算法，在文章末尾指出k-means算法对于异常值十分敏感，因为具有极大值的对象可能会产生严重扭曲的数据分布。因此我们可以使用k-medoids算法，它是集群中位于最中心的对象，而不是将集群中的平均值作为参考点。因此，分区的方法仍然可以基于最小化每个对象与其参考点之间的不相似程度之和的原理来进行。这构成了k-medoids方法的基础。k-means对比k-med...

k-medoids是另一种聚类算法，可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似，除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本节中，我们将研究k-medoids聚类。【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例，时长06:05。

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