聚类方法_请使用一趟聚类完成下面数据的聚类过程(r 30,基于曼哈顿

• 2025-03-10 03:01:49

摘要 🌟在数据分析的世界里，我们经常需要处理大量的数据点，并找出其中的模式和群集。今天，我们将探索一种特殊的数据聚类方法，特别是基于曼哈

🌟在数据分析的世界里，我们经常需要处理大量的数据点，并找出其中的模式和群集。今天，我们将探索一种特殊的数据聚类方法，特别是基于曼哈顿距离的一趟聚类过程。假设我们有30个数据点，它们分布在多维空间中，我们的目标是将这些点分类到不同的群集中。

🌈首先，我们需要定义什么是“曼哈顿距离”。想象你在城市中的街道上行走，你不能直接穿越建筑物，而是必须沿着街道拐弯。这种路径长度就是所谓的曼哈顿距离。在数学上，它是两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。

🔍现在，让我们开始聚类过程。假设我们已经确定了聚类的数量，我们可以随机选择30个数据点作为初始聚类中心。然后，我们将计算每个数据点到这些中心的曼哈顿距离，并将每个点分配给最近的中心。这一趟遍历完成后，我们就完成了初步的聚类。

🎉这种方法简单而有效，特别适合处理大规模数据集。它帮助我们在复杂的数据集中找到有意义的模式，为后续的数据分析提供了坚实的基础。通过这种方式，我们可以更好地理解数据背后的故事，发现隐藏的洞察。

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