Nơi tìm phần mềm/công cụ nguồn mở K-medoid đáng tin cậy (Không phải k-means)?

Question

Tôi đang học thuật toán K-medoids vì vậy tôi xin lỗi nếu tôi đặt câu hỏi không phù hợp. Như tôi biết, thuật toán K-medoids thực hiện một cụm K có nghĩa là nhưng sử dụng các điểm dữ liệu thực tế để được centroid thay vì phương tiện tính toán học.

Khi tôi googled trực tuyến, tôi tìm thấy rất nhiều công cụ k-có nghĩa là GenePattern, geWengh, ... vv nhưng không phải là k-medoids. Một số người bạn tốt đã cho tôi thấy rằng tại Matlab, cũng có một người được viết bởi một số người dùng. Tuy nhiên, tôi sợ rằng công cụ triển khai cá nhân vẫn có thể có một số lỗi hoặc hạn chế. Do đó, tôi tự hỏi liệu có một số phần mềm/công cụ nguồn mở đáng tin cậy được sử dụng rộng rãi sử dụng các điểm dữ liệu thực tế như các centroids để cluster hay không. Tôi cần phải tìm hiểu thông tin về các centroid thực tế để chỉ trả lại kết quả phân cụm là không đủ. Tôi thích những trang web trực tuyến nhưng nếu điều này không phải là trường hợp, tôi ok để cài đặt nó vào máy địa phương của tôi. Cảm ơn bạn rất nhiều,

Answer 1

1. Một implmentation k-medoid trong C có sẵn trong C Clustering Library (source, Manual). (Lưu ý rằng cụm 3.0 là một phần mở rộng của thư viện này, và có thể không cung cấp k-medoids)

   Từ hướng dẫn:

   Trong Thư viện C Clustering, ba thuật toán phân vùng có sẵn: • k-có nghĩa là clustering • k-trung vị phân nhóm • k-medoids phân nhóm

2. k-medoids in mlpy, Machine Learning library in Python

3. k-medoids in Matlab

4. k-medoids in Java

5. k-medoids in C++

Answer 2

phần mềm:

• ELKI bao gồm một số biến thể k-means, bao gồm K-medoids và PAM.
• GNU R bao gồm các biến thể gói "flexclust" của k-means và trong gói "cluster".
• Gap Một thư viện mã nguồn mở thích hợp về phân cụm dựa trên khoảng cách.

Nguồn: http://en.wikipedia.org/wiki/K-medoids

Answer 3

Đối với Python, tôi đã tìm thấy một gói mà thực hiện PAM và Clara: PyCluster