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k-means(編輯修改稿)

2024-08-13 15:24 本頁面
 

【文章內容簡介】 複步驟二到三,直到所設計的停止條件發(fā)生 (一般是以沒有任何物件變換所屬集群為停止絛件,也就是所謂的 squareerror criterion: mi代表集群 i的中心, p是集群 i內的物件,Ci則代表集群 i) 5 6 Kmeans 演算法 ? Kmedoid演算法:集群內最接近叢集中心者為集群中心。 ? 基本上和 Kmeans類似,不同在於 Kmeans是以集群內各物件的平均值為集群的中心點,而 Kmedoid是以集群內最接近中心位置的物件為集群的中心點,每一回合都只針對扣除作為集群中心物件外的所有剩餘物件,重新尋找
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