K-Medoids聚類分析

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什麼是可用於K-Medoids算法的一些分析函數？K-Medoids聚類分析

我的主要目的是比較2個不同聚類結果的結果，以查看哪個更好。

SSE（平方誤差之和）可以應用於K-Medoids算法嗎？

看看這裏https://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_%28clustering%29 –

最初的k-medoid出版物討論了措施ESS，以及其他一些措施，如平均不相似度，最大不相似度，可能更適合使用的直徑。

SSE是密切相關的歐氏距離，所以它通常是不恰當的（除非，當然，你用歐幾里德，但爲什麼你會使用K-中心點劃分則代替K-手段？）

2016-12-28 10:34:00

我打算使用k-medoids而不是k-means，因爲我將使用自定義距離度量而不是歐幾里得。所以我發現的最好方法是使用k-medoids並輸入一個距離矩陣。 – user1143110

也考慮分層聚類。但無論如何，請閱讀原文，瞭解他們使用的動機和評估措施。他們可能會 - 也可能不 - - 適合您的問題。 **除非使用歐幾里德距離，否則不要使用SSE！** –

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