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(数据科学学习手札16)K-modes聚类法的简介&Python与R的实现

算法虽然比较经典,但其有不少的局限,为了改变K-means对异常值的敏感情况,我们介绍了K-medoids算法,而为了解决K-means只能处理数值型数据的情况,本篇便对K-means的变种算法——K-modes...进行简介及Python、R的实现: K-modes是数据挖掘中针对分类属性型数据进行聚类采用的方法,其算法思想比较简单,时间复杂度也比K-means、K-medoids低,大致思想如下: 假设有N个样本...10000,10)) data2 = np.random.randint(6,12,(10000,10)) data = np.concatenate((data1,data2)) '''进行K-modes...R 在R中进行K-modes聚类的包为klaR,用其中的kmodes(data,modes=k)进行聚类,其中modes为指定的类数目k,具体示例如下: > library(klaR) > > data1...100]-1)+sum(s[101:200]) + score <- score/200 + cat('正确率:',round(score,3)) + } 正确率: 0.995 以上便是关于K-modes

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