一个完整的以类的形式的k-medoids算法
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Medoids算法作为数据挖掘与聚类分析中的重要技术，以其独特的中心点选择机制，在处理大规模数据集时展现出卓越的鲁棒性和效率。广泛应用于模式识别、图像处理及传感器网络等领域，是电子工程师掌握先进数据分析技能不可或缺的一部分。通过深入学习medoids相关资源，您将能够更好地理解其在优化系统性能、提高信息处理精度方面的应用潜力。探索我们精心挑选的4个高质量资料，开启您的专业成长之旅。
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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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