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我們可以使用最接近均值的聚類中的數據點作爲medoid嗎?這是否總是給出一個medoid,相當於根據定義k-medoid算法的工作原理運行成對距離度量?一個很好的啓發式計算不太密集但好K - medoids?
我們可以使用最接近均值的聚類中的數據點作爲medoid嗎?這是否總是給出一個medoid,相當於根據定義k-medoid算法的工作原理運行成對距離度量?一個很好的啓發式計算不太密集但好K - medoids?
你有沒有一起來看看這兩個
誰既着眼於通過隨機抽樣加速PAM(K-中心點劃分)?