1.原理解析:
針對k-均值演算法易受極值影響這一缺點的改進演算法.在原理上的差異在於選擇個類別中心點時不採樣本均值點,而在類別內選取到其餘樣本距離之和最小的樣本為中心。
2.在r語言中的應用
k中心聚類(k-medoids)主要運用到了r語言中cluster包（r語言內建包）中的pam函式。
pam(x,k,diss=inherits(x,」dist」),metric=」euclidean」,medoids=null,stand=false,cluster.only=false,do.swap=true,keep.diss=!diss&&!cluster.only&&n<100,keep.data=!diss&&!cluster.only,pamonce=false,trace.lev=0)
3.以iris資料集為例進行線性判別分析
1)應用模型並檢視模型的相應引數
R語言 系統聚類 K值聚類
1 系統聚類 系統聚類是將每個樣品分成若干類的方法，其基本思想是 先將各個樣品各看成一類，然後規定類與類之間的距離，選擇距離最小的一對合併成新的一類，計算新類與其他類之間的距離，再將距離最近的兩類合併，這樣每次減少一類，直至所有的樣品合為一類為止。聚類方法 最短距離法和最長距離法 重心法和類平均法 ...
聚類演算法之K均值聚類
k means聚類方法 1.介紹 k均值聚類是基於樣本集合劃分的聚類演算法。由於每個樣本在劃分的過程中只能屬於乙個類別，所以k means演算法屬於硬聚類。2.演算法過程 k均值聚類演算法是乙個迭代的過程，每次迭代包括兩個步驟 3.複雜度 k均值聚類演算法的複雜度o mnk 其中k表示類別數，m表示...
R語言 密度聚類
動態聚類往往聚出來的類有點圓形或者橢圓形。基於密度掃瞄的演算法能夠解決這個問題。思路就是定乙個距離半徑，定最少有多少個點，然後把可以到達的點都連起來，判定為同類。在r中的實現 library fpc newiris ds showplot t,method raw 畫出來明顯不對 把距離調小了一點 ...