K-中心点法：一种鲁棒的聚类算法

K-中心点法 K-中心点法是一种聚类算法，主要用于无监督学习中对数据的分类。该算法的主要思想是通过选择簇中的代表对象，来对数据进行分类。 K-中心点法的理论知识主要包括以下几个方面： 1. 簇中心点的定义：簇中心点是簇中某点的平均差异性在这一簇中所有点中最小的点。 2. 聚类算法：K-中心点法的聚类算法主要包括以下步骤： * 随机选择k个对象作为初始的代表对象或种子 * 将每个剩余的对象分配到最近的代表对象所代表的簇 * 随机选择一个非代表对象 * 计算用非代表对象代替代表对象后的总代价 * 如果总代价小于0，则用非代表对象替换，形成新的k个代表对象的集合 * 重复上述步骤，直到簇中对象分布不再变化 K-中心点法的优点是可以避免传统的K-均值算法中的缺点，即对于离群点的敏感性。因为K-中心点法选择簇中心点时，不是选择均值，而是选择簇内的某个对象，使得该算法对离群点的影响减小。 K-中心点法的应用场景包括： * 数据挖掘：K-中心点法可以用于数据挖掘中对数据的分类和聚类。 * 图像识别：K-中心点法可以用于图像识别中对图像的分类和聚类。 * 文本分类：K-中心点法可以用于文本分类中对文本的分类和聚类。 K-中心点法的优缺点： * 优点：K-中心点法可以避免传统的K-均值算法中的缺点，对离群点的敏感性减小。 * 缺点：K-中心点法的计算复杂度较高，对大规模数据集的处理存在一定的难度。 K-中心点法是一种有效的聚类算法，能够避免传统的K-均值算法中的缺点，对离群点的敏感性减小。但是，该算法的计算复杂度较高，对大规模数据集的处理存在一定的难度。