聚类分析--k中心点算法

时间 2019-12-07

标签分析中心点算法繁體版

原文原文链接

k中心点算法思想：k-means是每次选簇的均值做为新的中心，迭代直到簇中对象分布再也不变化。其缺点是对于离群点是敏感的，由于一个具备很大极端值的对象会扭曲数据分布。那么咱们能够考虑新的簇中心不选择均值而是选择簇内的某个对象，只要使总的代价下降就能够。 PAM（partitioning around medoid，围绕中心点的划分）是具备表明性的k-medoids算法。它最初随机选择k个对象做

>>阅读原文<<

1. scikit-learn K-means聚类分析算法
2. 聚类分析（K-means算法）
3. 聚类分析: k-means算法
4. 图像分类-----K-聚类算法
5. K-means 和 K-medoids算法聚类分析
6. 划分聚类分析： K均值和基于中心点的划分（PAM）
7. K-means聚类分析
8. 5.聚类算法k-means
9. 聚类算法之K-Means
10. K-Means聚类算法
更多相关文章...
• XML DOM 节点类型 - XML DOM 教程
• IP地址的格式和分类 - TCP/IP教程
• 算法总结-二分查找法
• 算法总结-广度优先算法

最新文章

1. 升级Gradle后报错Gradle‘s dependency cache may be corrupt (this sometimes occurs
2. Smarter, Not Harder
3. mac-2019-react-native 本地环境搭建(xcode-11.1和android studio3.5.2中Genymotion2.12.1 和VirtualBox-5.2.34 )
4. 查看文件中关键字前后几行的内容
5. XXE萌新进阶全攻略
6. Installation failed due to: ‘Connection refused: connect‘安卓studio端口占用
7. zabbix5.0通过agent监控winserve12
8. IT行业UI前景、潜力如何？
9. Mac Swig 3.0.12 安装
10. Windows上FreeRDP-WebConnect是一个开源HTML5代理，它提供对使用RDP的任何Windows服务器和工作站的Web访问

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. scikit-learn K-means聚类分析算法
2. 聚类分析（K-means算法）
3. 聚类分析: k-means算法
4. 图像分类-----K-聚类算法
5. K-means 和 K-medoids算法聚类分析
6. 划分聚类分析： K均值和基于中心点的划分（PAM）
7. K-means聚类分析
8. 5.聚类算法k-means
9. 聚类算法之K-Means
10. K-Means聚类算法

>>更多相关文章<<