FuzzyCMeans | 对数据矩阵进行模糊C-均值聚类。kmeans算法的一种软变体,其中每个数据点都被分配给每个簇的贡献权重 | ||
Hmeans | 对数据矩阵执行并行层次聚类。 | ||
Kmeans | 对数据矩阵执行k-均值聚类。 | ||
KmeansPP | 对数据矩阵执行k-means++聚类算法。 | ||
MiniBatchKmeans | 一种近似于k-means算法的随机数据集子样本算法。请参见:https://www.eecs.tufts.edu/~dsculley/papers/fastkmeans.pdf | ||
Skmeans | 对数据矩阵执行球形k-均值聚类。与k-means算法相似,不同之处在于数据特征是最小-最大归一化的,不同度量是余弦距离。 | ||
test_centroids | dim质心的一个小例子:(8,5)用作clusternor包的微基准。数据是随机生成的。 | ||
test_data | dim:(50,5)的小数据集,用作clusternor包的微基准。数据是随机生成的,因此很难找到明显数量的聚类。 | ||
Xmeans | 使用x-means算法执行并行层次聚类 |