如何执行K-medoid [英] how to perform K-medoids

问题描述

我花了很长时间试图弄清楚如何(在纸上)执行K-medoids算法，但我不能理解如何开始和迭代。例如：

我有6个点、k、c1和c2之间的距离矩阵。

如果有人能教我如何在这个例子上执行K-medoid算法，我会很高兴的。如何开始和迭代？

谢谢

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更多细节：

1. 将K设置为所需的簇数，让我们使用2。
2. 随机选择K个实体作为中间体m_1、m_2。让我们选择X_3(让我们称之为簇1)和X_5(簇2)。
3. 将给定实体分配给由其最接近的medoid表示的集群。簇1将由实体(X_1、X_2、X_3)组成，只需检查您的表，这些实体更接近X_3，而不是X_5)，簇2将是(X_4、X_5、X_6)。
4. 更新medoid。簇的拟阵应该是到同一簇内的所有其他实体的距离总和最小的实体。X_2将成为群集1的新medoid，X_4将成为群集2的新medoid。

现在您要做的是重复步骤3-4，直到收敛。所以，

5-将每个实体指定给最接近的medoid的簇(现在是X_2和X_4)。簇1现在由实体(X_1、X_2、X_3和X_6)组成，簇2将是(X_4、X_5)。 (每个群集中的实体都发生了更改，因此迭代必须继续。

6-簇1中距离和最小的实体仍然是X_2，在簇2中它们是相同的，因此X_4保持不变。

另一个迭代

7-由于中间面没有变化，因此簇将保持不变。这意味着是时候停止迭代了

输出：2个集群。群集%1具有实体(X_1、X_2、X_3、X_6)，群集%2具有实体(X_4和X_5)。

现在，如果我使用不同的初始medoid开始这项工作，也许我会得到不同的集群...您可能希望检查用于初始化的构建算法。

这篇关于如何执行K-medoid的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！