30プロトタイプのクラスタリング（1）--- k平均

プロトタイプクラスタプロトタイプベースのクラスタリング構造は、クラスタのプロトタイプの特性のセットによって想定しました。

一般的なプロトタイプのクラスタは、次のとおりです。

1. K-手段がk-手段を、アルゴリズム
2. 学習ベクトル量子化アルゴリズムの学習ベクトル量子化：LVQ
3. ガウス混合のクラスタリング混合・オブ・ガウス

A、k平均アルゴリズム

1.k-手段

所与のサンプルセット$ D = {X_1、X_2、...、X_N} $は、パーティションが二乗誤差として定義され、$ C = {C_1、C_2、...、C_K} $を想定分割。

$のErr = \ sum_ {k = 1} ^ K \ sum_ {X = 1、X_I \ C_kにおける} || X_Iは - u_k || _2 ^ 2 $、ここで$ u_k = \ FRAC {1} {| C_k |} \ sum_ {C_kでX_I \} X_I $ $ C_k $クラスタは平均ベクトルです。

2.k-手段++

3。K-モード

4.xでは、medoids

5.miniバッチK-手段