kmediods聚类算法
聚类算法(上)06 -
除此之外，由于移动策略中使用的是均值，也就是说如果集合中含有非常大的误差点的话，这样子会是中心点的设置偏离正确点很远，所以很多时候我们改用中值来更新中心点，这就是我们说的K-Mediods聚类，即K中值聚类。总结下K-means算法 优点：由于K-Means对初始中心点非常敏感，我们这里就尝试着通过到此结束了？。
function label = kmedoids( data,k,start_data )kmedoids k中心点算法函数data 待聚类的数据集，每一行是一个样本数据点k 聚类个数start_data 聚类初始中心值，每一行为一个中心点，有cluster_n行class_idx 聚类结果，每个样本点标记的类别初始化变量n = length(data);dist_temp1 = zeros(还有呢？
除此之外，由于移动策略中使用的是均值，也就是说如果集合中含有非常大的误差点的话，这样子会是中心点的设置偏离正确点很远，所以很多时候我们改用中值来更新中心点，这就是我们说的K-Mediods聚类，即K中值聚类。总结下K-means算法 优点：由于K-Means对初始中心点非常敏感，我们这里就尝试着通过到此结束了？。
function label = kmedoids( data,k,start_data )kmedoids k中心点算法函数data 待聚类的数据集，每一行是一个样本数据点k 聚类个数start_data 聚类初始中心值，每一行为一个中心点，有cluster_n行class_idx 聚类结果，每个样本点标记的类别初始化变量n = length(data);dist_temp1 = zeros(还有呢？
我把K-mediods的matlab代码贴出来，你好好学习一下functionlabel=kmedoids(data,k,start_data)%kmedoidsk中心点算法函数%data待聚类的数据集，每一行是一个样本数据点%k聚类个数%start_data聚类初始中心值，每一行为一个中心点，
Clustering(聚类):K-Means,K-Mediods,二分K-Means,FK-Means,Canopy,Spectral-KMeans(谱聚类),GMM-EM(混合高斯模型-期望最大化算法解决),K-Pototypes,CLARANS(基于划分),BIRCH(基于层次),CURE(基于层次),DBSCAN(基于密度),CLIQUE(基于密度和基于网格)Classification&Regression(分类&回归):LR(Linear Regression 线性是什么。
如何用matlab聚类工具箱处理自己的数据集 -
我把K-mediods的matlab代码贴出来，你好好学习一下function label = kmedoids( data,k,start_data ) % kmedoids k中心点算法函数% data 待聚类的数据集，每一行是一个样本数据点% k 聚类个数% start_data 聚类初始中心值，每一行为一个中心点希望你能满意。
MCMC(MarkovChain Monte Carlo 马尔科夫蒙特卡罗采样算法：Metropolis-Hasting& Gibbs)。Clustering(聚类):K-Means,K-Mediods,二分K-Means,FK-Means,Canopy,Spectral-KMeans(谱聚类),GMM-EM(混合高斯模型-期望最大化算法解决),K-Pototypes,CLARANS(基于划分),BIRCH(基于层次),CURE(基于层次),DBSCAN(基于密度),好了吧！