K-Medoids聚类
时间: 2023-08-15 20:09:07 浏览: 69
K-Medoids聚类是一种基于样本之间相似度的聚类算法,它是K-Means聚类算法的一种改进。与K-Means聚类算法不同的是,K-Medoids聚类算法将中心点选择为样本集合中的实际样本,而不是随机生成的点。
K-Medoids聚类算法的步骤如下:
1. 随机选择k个样本作为初始的聚类中心。
2. 将每个样本分配到距离最近的聚类中心。
3. 对于每个聚类,计算该聚类中所有样本到其他样本的距离和(称为总体误差)。
4. 对于每个聚类,选择一个代表样本作为新的聚类中心,使总体误差最小化。
5. 重复步骤2至4,直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
K-Medoids聚类算法相对于K-Means的优势在于,它可以处理离散型数据,并且对异常值不敏感。然而,由于需要计算样本之间的距离,当数据量较大时,计算开销会比较大。
希望这个回答对你有帮助!如果你还有其他问题,请继续提问。
相关问题
k-medoids聚类算法
K-medoids聚类是一种基于距离的聚类算法,它是K-means聚类算法的一种变体。与K-means聚类不同的是,K-medoids聚类使用一组数据点中的实际数据点作为聚类的中心点,而不是计算平均值。
K-medoids聚类的主要思想是将数据点划分为K个簇,其中每个簇由一个代表该簇的中心点(即medoid)表示。算法的目标是最小化所有数据点与其所属簇中心点之间的距离的总和。因此,K-medoids聚类是一种优化问题,需要采用迭代的方式逐步优化聚类结果。
K-medoids聚类的步骤如下:
1. 随机选择K个数据点作为初始的medoids。
2. 对于每个数据点,计算它与每个medoid之间的距离,并将其分配给距离最近的medoid所代表的簇。
3. 对于每个簇,选择一个新的medoid,使得该簇中的所有数据点到新medoid的距离之和最小。
4. 重复步骤2和步骤3,直到medoid不再改变或达到最大迭代次数为止。
K-medoids聚类算法与K-means聚类算法相比,具有更强的鲁棒性,可以处理离群点的问题。但是,K-medoids聚类算法的计算复杂度较高,因为需要计算每个数据点与每个medoid之间的距离。因此,在处理大量数据时,K-medoids聚类算法可能效率较低。
k-medoids聚类 相似性
k-medoids聚类是一种基于相似性度量的聚类算法。相似性度量是用来衡量数据点之间的相似性或距离的指标,可以用于确定数据点的聚类归属。
在k-medoids算法中,首先需要选择k个初始的中心点,中心点是数据集中的具有代表性的数据点。然后,利用相似性度量来计算每个数据点与中心点的距离,并将数据点分配给距离最近的中心点所在的簇。接下来,对每个簇的所有数据点,通过计算簇中所有数据点与其他数据点的平均距离,选择一个新的中心点替代原来的中心点。
相似性度量可以根据具体问题的需要进行选择。常用的相似性度量包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。欧式距离是一种度量两个数据点之间直线距离的方法,可以用于处理数值型的数据。曼哈顿距离是一种度量两个数据点之间曼哈顿街区距离的方法,可以用于处理分类型的数据。余弦相似度是一种度量两个数据点之间夹角余弦的方法,可以用于处理文本型的数据。
相似性度量的选择对聚类结果有重要影响。如果选择的相似性度量无法正确地区分不同簇之间的差异,则可能导致聚类结果不准确。因此,在使用k-medoids聚类算法时,需要根据具体问题选取合适的相似性度量来获得满意的聚类结果。
相关推荐
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)