今天繼續和小夥伴們分享聚類演算法和r語言的實現，上篇和大家分享了聚類中的距離、類間距離和最古典的層次聚類法，今天和大家分享幾個動態聚類演算法。
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首先和大家分享被評為十大資料探勘演算法之一的k-means 演算法（k為分類的個數，mean為平均值，該演算法的難點即為k的指點）
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step1：選擇k個點作為初始質心；
step2：將剩餘每個點指派到最近的質心，形成k個簇（聚類）；
step3：重新計算簇的質心（座標平均值）；
step4：重複2-3直至質心不發生變化；
R語言聚類演算法之k中心聚類 K medoids
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...
資料分析與R語言01
prod 就是連乘，例如 x c 1 5 則prod x 1 2 3 4 5 120 seq 產生向量，例如 seq 5,20 seq 5,121,by 2 步長為2 seq 5,121,length 10 diag 矩陣的對角線，例如 diag 10,3,4 返回三行四列，且對角線是10 1 2 ...
資料分析之《菜鳥偵探挑戰資料分析》 R語言
1 模擬實驗和直方圖 商業街 平均每100人就能有一人獲得一等獎，這家每天 量超過100人，但一周之後只有5人獲得一等獎，問是否不合理，屬於欺詐？x sample x,1000,prob c 99,1 replace true 隨機抽樣 抽1000次概率如上，有放回 h res hist res,b...