k-mediods聚類演算法原理和k-means聚類演算法原理大體相似，主要不同的是k-means聚類演算法更新聚簇中心的時候直接計算的均值，而k-mediods聚類演算法更新聚簇中心的時候先對每個聚簇中心計算每乙個點到簇內其他點的距離之和，然後再選擇距離最小的點來作為新的聚簇中心。k-mediods演算法這樣計算可以避免資料中的異常值帶來的影響。
（1）從輸入的樣本中隨機選擇乙個樣本作為第乙個聚類中心（初始的聚類中心之間的相互距離應該盡可能大）
（2）計算每乙個樣本到各個中心點的距離，選擇距離最小的中心點，把該樣本歸到該類別。
（3）當所有樣本都劃歸完了後，計算每乙個點到簇內其他點的距離之和，然後再選擇距離最小的點來作為新的聚簇中心。
（4）重複（2）（3）步，直到聚類中心不再變化位置。
機器學習演算法
from 這裡，主要說一下，機器學習演算法的思想和應用！為了以後的應用總結一下！參考王斌譯的機器學習實戰一書。1 svd 奇異值分解 svd可以簡化資料，去除雜訊！對於簡化資料，使用svd，可以用小得多的資料集表示原有資料集。這樣實際上是去除了雜訊和冗餘資訊。比如有乙個32 32的影象，通過svd的...
機器學習演算法
1.c4.5演算法。c4.5 演算法與id3 演算法一樣，都是數學分類演算法，c4.5 演算法是id3 演算法的乙個改進。id3演算法採用資訊增益進行決策判斷，而 c4.5 採用的是增益率。2.cart演算法。cart 演算法的全稱是分類回歸樹演算法，他是乙個二元分類，採用的是類似於熵的基尼指數作為...
機器學習演算法
最近在學習機器學習。看的是 機器學習實戰 先簡單記錄一下，其實看似高階的理論或演算法，有些在我們平時生活中也有應用，比如機器學習中常用的k 近鄰演算法 knn 最大期望值演算法等 在機器學習中常用的演算法包括 決策樹，k 均值 k mean 支援向量機 svn k 近鄰演算法 knn 最大期望值演算...