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文档简介
第7章分类预测3.
K中心点算法背景K-means算法对噪声数据点较为敏感，在前面的例子中的结果说明了这一点。包含离散点数据的质心有较大偏差，造成簇质心点的偏移，在下一轮迭代重新划分样本点的时候，会纳入一定量不属于该簇的样本点，得到不准确的聚类结果。2算法K-medoids算法在计算新质心点时，并非如K-means算法中简单地采用均值计算法，而是在每次迭代后，均从聚类的样本点中选取质心点，而选取的标准就是当该样本点成为新的质心点后能提高该簇的聚类质量，使得簇更加紧凑。该算法使用绝对误差和来定义一个类簇的紧凑程度3数据分为k个簇，Ci为第i个簇，ci为簇Ci的质心选择质心如果某样本点成为质心点后，绝对误差和小于原质心点的绝对误差和，则认为该样本点可取代原质心点，在迭代重新计算类簇质心点时，选择绝对误差和最小的那个样本点成为新的质心点。4迭代处理与K-means算法一样，K-medoids也采用欧几里得距离来衡量样本点到质心点的距离。终止条件是，当所有的簇的质心点都不再发生变化时，即认为聚类结束。5优劣该算法改善了K-means算法对噪声点敏感的问题，但由于新质心点计算规则改变，算法的时间复杂度也有所上升。6
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