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【求助】k-medoids聚类算法关于中心替换的问题
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想用经典的PAM算法来做，看了几个介绍，看了一些文献，基本都是提到这么实现： 算法如下: 输入:包含n个对象的数据库和簇数目k； 输出:k个簇 （1）随机选择k个代表对象作为初始的中心点 （2）指派每个剩余对象给离它最近的中心点所代表的簇 （3）随机地选择一个非中心点对象y （4）计算用y代替中心点x的总代价s （5）如果s为负，则用可用y代替x，形成新的中心点 (6) 重复(2)(3)(4)(5)，直到k个中心点不再发生变化. 想请问大家： 这里第3步，是随机选一个非中心对象y, 来替换一个随机选的一个中心点吗？之后第4步，是不是对所有对象重新分配，然后计算总代价？ 谢谢大家。 |
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mze04532
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conanwj(金币+2): 鼓励研讨 2011-05-12 07:35:03
conanwj(金币+2): 鼓励研讨 2011-05-12 07:35:03
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这个算法貌似计算开销很大，而且如果这个就是原算法描述的话，显得细节不够，你无法照此作出程序，只能猜测一些处理过程 从合理性方面看，那一步可能是应该随机选一个y去挨个代替每个现有中心来计算总代价，因为这样对每个现有中心来讲才显得公平 但是该算法描述缺少一些细节，比如到底是用总代价负得最多的代替，还是代替第一次使总代价为负的中心 另外，按照你给的这个名为PAM的算法来做聚类的话，我觉得不确定性远远超过经典K均值，这个算法中随机操作太多而且费时，远不及广泛普及的k均值简单实用，而且他的操作极其类似于k均值，但比k均值繁琐得多 因此，我个人觉得这个算法没有去改进他的必要 [ Last edited by 难写啊 on 2011-5-12 at 04:55 ] |
6楼2011-05-12 04:53:21