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K-MEANS算法 输入:聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库。 输出:满足方差最小标准的k个聚类。 处理流程: (1) 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心; (2) 循环(...
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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...