k- и k-Medoids кластеризация

Кластер путем минимизации среднего значения или medoid расстояния, и вычисляет расстояние Mahalanobis

k-средних значений и k-medoids кластеризирующиеся данные о разделах в k количество взаимоисключающих кластеров. Эти методы присваивают каждое наблюдение кластеру путем минимизации расстояния от точки данных до среднего или среднего местоположения ее присвоенного кластера, соответственно. Расстояние Mahalanobis является вычисленным использованием безразмерной метрики среднего и стандартного отклонения выборочных данных и счетов на корреляцию в данных.

Задачи Live Editor

Cluster DataКластерные данные с помощью k - означают алгоритм в Live Editor

Функции

kmeansk- кластеризация
kmedoidsk-medoids кластеризация
mahalРасстояние Mahalanobis до ссылочных выборок

Темы

Кластеризация k-средних значений

Данные о разделе в k взаимоисключающие кластеры.