人工智能入门-R语言数据分析与数80

 

K-medoids聚类

ßK-MEDODIS的具体流程如下:


1)任意选取K个对象作为medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。  
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)对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or,计算用Or代替Oi后的消耗E(Or)。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了。
4)重复2、3步直到K个medoids固定下来。 

 

用pam包进行k-medoids聚类

人工智能入门-R语言数据分析与数80_第1张图片
 

 

其他聚类方法

ß基于层次的方法:层次的方法对给定数据集合进行层次的分解。根据层次的分解如何形成,层次的方法可以被分为凝聚或分裂方法。 (Chameleon,CURE,BIRCH)

 

ß基于密度的方法:只要临近区域的密度超过某个阈值,就继续聚类。避免仅生成球状聚类。(DBSCAN,OPTICS,DENCLUE

ß基于网格的方法:基于网格的方法把对象空间量化为有限数目的单元,所有的聚类操作都在这个量化的空间上进行。这种方法的主要优点是它的处理速度很快。(STING,CLIQUE,WaveCluster)

ß基于模型的方法:为每个簇假设一个模型,发现数据对模型的最好匹配。(COBWEB,CLASSIT,AutoClass) 

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