一个完整的以类的形式的k-medoids算法
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k-medoids算法是一种强大的聚类分析技术，广泛应用于数据挖掘、模式识别及电子信号处理等领域。与传统的k-means相比，k-medoids更稳健，能够有效处理噪声和异常值，特别适合于对稳定性要求高的工程项目。通过深入学习k-medoids，工程师们不仅能够掌握先进的数据分析方法，还能在故障诊断、图像分割等实际问题中找到创新解决方案。探索我们的1134个精选资源，开启您的专业成长之旅！
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查看全部1134个资源 »聚类算法：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
聚类算法：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就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对...
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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...
cskmeans 聚类算法的一种 1. 分裂法(partitioning methods)：给定一个有N个元组或者纪录的数据集
cskmeans 聚类算法的一种 1. 分裂法(partitioning methods)：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个...
数字图像处理(K.R.Castkeman)
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