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正文內(nèi)容

k-means(參考版)

2025-07-20 15:24本頁面
  

【正文】 但從另一個角度而言, Kmedoid相對於 Kmeans而言計算較為複雜煩瑣。 10 ? Kmeans對於處理分群資料有明確集中某些地方的情形,有相當(dāng)不錯的成效,而雜訊或者獨(dú)立特行資料的處理, Kmedoid要比 Kmeans來得好。 ? 將步驟三改為隨意由目前不是當(dāng)作集群中心的資料中,選取一欲取代某一集群中心的物件,如果因?yàn)榧褐行母淖?,?dǎo)致物件重新分配後的結(jié)果較好 (目標(biāo)函數(shù)值較為理想 ),則該隨意所選取的物件即取代原先的集群中心,成為新的集群中心 8 9 Kmedoids 演算法 ? 需要的計算時間相當(dāng)?shù)睾啙?,只需?
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