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K-medoids聚类算法的源代码，是对K-means聚类的一种优化。

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简介：
K-medoids聚类算法是对K-means算法的一种优化，它不同于K-means算法，后者在确定聚类中心点时会生成一个新的数据点。相反，K-medoids算法会遍历所有已有的数据点，并从中选择距离当前最小的点作为新的中心点。该算法特别适用于处理分类数据类型的数据集。

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  • k-means与k-medoids聚类算法的代码实现
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    本文章介绍了K-means和K-medoids两种经典的聚类算法，并提供了详细的Python代码实现，帮助读者深入理解这两种算法的工作原理及应用场景。 数据挖掘中的k-means与k-medoids算法可以通过Python代码实现，并且可以包含测试数据以验证其效果。
     
  • 改进版K-medoids聚类源代码(K-means优化版本)
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    本项目提供了一种改进版的K-medoids算法实现，作为K-means算法的一种优化方案。此版本在处理离群值和非球形簇方面表现更佳，适用于多种数据集。 K-medoids聚类算法是对K-means算法的改进版本。在计算新的聚类中心点时，K-means算法使用的是新数据点的位置，而K-medoids则是在现有的数据集中选择一个距离最近的数据点作为中心点。这种做法使得K-medoids更适合处理分类类型的数据集。
     
  • K-medoids聚类算法的源代码（基于K-means的改进）
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    本文章提供了一个基于K-means改进的K-medoids聚类算法的源代码。此方法使用具有代表性的对象作为质心，相比K-means更加稳健和准确。 K-medoids聚类算法是对K-means算法的改进版本。在K-means算法中，新的点被计算为聚类中心点；而在K-medoids中，则是从现有数据点中选择一个最优点（即距离最小的点）作为中心点。这种算法适用于分类数据分析。
     
  • K-means聚类算法
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    K-means是一种广泛使用的无监督机器学习算法，用于将数据集分成预定数量(K)的组或簇。每个簇由与其最近的中心点（质心）最接近的对象组成。该方法因其简单性和高效性而广受好评，在数据分析和模式识别领域有广泛应用。 多维K-means聚类包括数据示例以及使用轮廓系数评估聚类效果。
     
  • X-means.zip_X means_matlab_优化K-means算法_改进的k-means_聚类优化
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    本资源提供了改进版的K-means算法(X-means)，旨在通过动态确定最优簇数目来优化聚类效果，适用于Matlab环境。 针对K-means聚类算法中的K值设定问题，X-means算法利用BIC准则来判断最优的聚类点数量。此外，该方法还包括两个用于选择初始聚类中心点的程序供用户自行选取。
     
  • Matlab中的K-Means聚类算法代码
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    本段落提供一份详尽的指导和代码示例，介绍如何在MATLAB环境中实现K-means聚类算法。通过实例演示数据准备、算法执行及结果可视化全过程。 K-Means聚类算法的Matlab代码可以用于数据分析中的无监督学习任务，帮助用户对数据进行分组或分类。该算法通过迭代过程将相似的数据点归为同一类别，并且在每次迭代中更新各个簇的中心位置以优化聚类效果。
     
  • K-means聚类的Matlab代码
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    本资源提供了一个简洁高效的K-means算法Matlab实现版本，适用于数据分类和聚类分析，帮助用户快速理解和应用机器学习中的基本聚类技术。 以下是基于周志华《机器学习》9.4.1节的MATLAB均值聚类的基本代码。该代码利用了MATLAB矩阵序列化操作，能够提高运行速度。本代码仅供参考，请尊重原创。
     
  • MO_2.M聚类分析算法示例（K-Means与K-Medoids）的MATLAB实现
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    本项目展示了如何使用MATLAB实现MO_2.M聚类分析算法，并通过对比经典的K-Means和K-Medoids方法，来评估其性能。 mo_2.m聚类分析算法实例（k-means和k-medoids）的Matlab实现方法。
     
  • K-means聚类：一维数据上的K-means算法实现
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    本文介绍了如何在Python中使用K-means算法对一维数据进行聚类分析，并提供了具体的代码示例。通过简单的步骤展示了一维数据集如何被分成不同的簇，帮助读者理解和应用基础的数据挖掘技术。 KMeans聚类：一维数据的KMeans聚类算法实现。