matrix - 使用距离矩阵的 java k-means 术语聚类

Question

我正在使用 k-means 和 NGD（标准化谷歌距离）对术语进行聚类。我有一个距离矩阵作为 k-means 算法的输入。是否可以在这种情况下运行 k-means？你能建议任何源代码吗？

先感谢您，

纳斯

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K-means不能与距离矩阵一起使用。

因为它从不计算/使用点对点的相似性！（另外，它可以以这种方式在少于二次的时间内运行......）

相反，它计算将对象分配给集群质心的方差贡献（从技术上讲，这是欧几里得距离的平方；但实际上您不应该在此处插入其他距离。）而且，由于质心移动，您不能预先计算这些距离。

但是，存在没有此限制的 k-means变体，特别是 K-medoids aka PAM（在 Wikipedia 上查找）。这些不使用聚类中心，而是使用中心点（因此得名），它们是数据集的点。

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好吧，您可以在这里使用 WEKA-MEANS 我发现了一些东西

您可以在这里下载项目以查看源代码

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