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K-meadians算法作为数据挖掘与机器学习领域中的重要聚类技术，以其高效处理大规模数据集的能力而著称。相比传统的K-means方法，K-meadians通过使用中位数代替均值来定义簇中心，显著提升了对异常值的鲁棒性。广泛应用于图像处理、模式识别及信号分析等多个电子工程子领域。探索我们精心整理的1134份资源，深入理解这一强大工具背后的数学原理及其在实际项目中的应用技巧，助力您的专业成长与...

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实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid...

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K均值算法 聚类

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