k则和k-Medoids集群

通过最小化均值或元数距离进行聚类，并计算马氏距离

k - means和k-medoids聚类分区数据k互斥集群的数量。这些技术通过分别最小化数据点到所分配集群的均值或中值位置的距离，将每个观测值分配给一个集群。Mahalanobis距离是使用样本数据的平均值和标准偏差计算的无单位度量，并说明数据内的相关性。