k-means和k-medoids对比
时间: 2023-04-30 12:01:49 浏览: 123
k-means和k-medoids都是聚类算法,但是它们的实现方式不同。
k-means算法是一种基于距离的聚类算法,它将数据集分为k个簇,每个簇的中心点是该簇中所有数据点的平均值。k-means算法的优点是计算速度快,但是它对噪声和异常值比较敏感。
k-medoids算法是一种基于距离的聚类算法,它将数据集分为k个簇,每个簇的中心点是该簇中距离其他数据点最近的点。k-medoids算法的优点是对噪声和异常值比较鲁棒,但是计算速度比k-means算法慢。
因此,选择k-means还是k-medoids算法取决于具体的应用场景和数据特征。
相关问题
请写出k-Means算法和k-Medoids算法的原理
k-Means算法是一种聚类算法,其原理如下:
1. 随机选择k个初始聚类中心点。
2. 针对每个数据点,计算其到k个聚类中心点的距离,并将其归到距离最近的聚类中心点所在的簇。
3. 对于每个簇,重新计算其簇内数据点的平均值,并将其作为新的聚类中心点。
4. 重复步骤2和步骤3,直到簇不再改变或者达到最大迭代次数。
k-Medoids算法是k-Means算法的一种变体,其原理如下:
1. 随机选择k个初始聚类中心点。
2. 针对每个数据点,计算其到k个聚类中心点的距离,并将其归到距离最近的聚类中心点所在的簇。
3. 对于每个簇,选择其中一个数据点作为簇内的代表点(medoid),并将其作为新的聚类中心点。
4. 重复步骤2和步骤3,直到簇不再改变或者达到最大迭代次数。
与k-Means算法不同的是,k-Medoids算法选择的聚类中心点必须是簇内的实际数据点,因此更加稳健。但是,由于选择medoid需要计算所有数据点之间的距离,因此k-Medoids算法的计算复杂度较高。
k-medoids举例
k-means和k-medoids都是聚类算法,但是它们的实现方式不同。
k-means算法是一种基于距离的聚类算法,它将数据集分为k个簇,每个簇的中心点是该簇中所有数据点的平均值。k-means算法的优点是计算速度快,但是它对噪声和异常值比较敏感。
k-medoids算法是一种基于距离的聚类算法,它将数据集分为k个簇,每个簇的中心点是该簇中距离其他数据点最近的点。k-medoids算法的优点是对噪声和异常值比较鲁棒,但是计算速度比k-means算法慢。
因此,选择k-means还是k-medoids算法取决于具体的应用场景和数据特征。