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This complete matlab for neural network

发信人: strawman (独上江楼思渺然), 信区: DataMining
标  题: Re: 请问聚类中k-means和c-means的区别
发信站: 南京大学小百合站 (Sat Sep 14 08:55:00 2002), 站内信件

偶没听说过有什么区别，可能是偶浅薄吧。
偶知道的有k-means,fuzzy k-means,k-medoids.
k-means就是你提到的方法。
fuzzy k-means对于每一个样本给出的结果，是一个概率值，用于表明其与某类的亲密程度
如matlab中有一个函数叫fcm,就是fuzzy c-means,在这里，我想是用c代替了k。
k-medoids大部分和k-means相同，其区别在于k-means计算出的聚类中心不一定存在于样本
空间中，而k-medoids的中心都是样本空间中的点。
具体的可以参看，Jiawei Han的数据挖掘的书，好像是第八章。

【 在 hillwind (骨折中...) 的大作中提到: 】
: 我查了一些资料，好像两个没有什么区别呀
: 都是选取聚类中心->分配样本向量－>调整聚类中心->重新分配样本向量
: 是不是我搞错了，请指教，谢谢


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白云在天，丘陵自出。
道里悠远，山川间之。
将子无死，尚复能来。
        

※ 来源:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 202.119.36.111]