聚類分析--k中心點算法

k中心點算法 思想：k-means是每次選簇的均值做爲新的中心，迭代直到簇中對象分佈再也不變化。其缺點是對於離羣點是敏感的，由於一個具備很大極端值的對象會扭曲數據分佈。那麼咱們能夠考慮新的簇中心不選擇均值而是選擇簇內的某個對象，只要使總的代價下降就能夠。 PAM（partitioning around medoid，圍繞中心點的劃分）是具備表明性的k-medoids算法。 它最初隨機選擇k個對象做

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