这是一个完全矢量化版本kmedoids聚类方法(http://en.wikipedia.org/wiki/K-medoids)。它通常比kmeans更健壮的算法。请尝试以下代码演示:
关闭所有;清晰;
d = 2;
k = 3;
n = 500;
[X,标签]= kmeansRnd (d、k、n);
y = kmedoids (X, k);
plotClass (X,标签);
图;
plotClass (X, y);
假定输入数据列向量!
你只能想象2 d数据!
这个函数是现在PRML工具箱的一部分(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/55826-pattern-recognition-and-machine-learning-toolbox)
引用作为
莫陈(2022)。Kmedoids(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/28898-kmedoids), MATLAB中央文件交换。检索。
MATLAB版本兼容性
创建R2016b
兼容任何释放
