R语言clusternor包说明文档(版本 0.0-4)

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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