kmeans_varpar(X,k)
Implementation of K-means with Variance Partitioning initialization
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Implementation of K-means with Variance Partitioning initialization. Variance Partitioning initialization is a deterministic way of initializing the data centroids, thus producing results that are repeatable and reproducible, without having to resort to tricks like seeding the pseudorandom number generator.
Citar como
Stefan Philippo Pszczolkowski Parraguez (2026). kmeans_varpar(X,k) (https://es.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/57229-kmeans_varpar-x-k), MATLAB Central File Exchange. Recuperado .
Agradecimientos
Inspirado por: k-means++
Categorías
Más información sobre Cluster Analysis and Anomaly Detection en Help Center y MATLAB Answers.
Información general
- Versión 1.0.1.0 (2,92 KB)
Compatibilidad con la versión de MATLAB
- Compatible con cualquier versión
Compatibilidad con las plataformas
- Windows
- macOS
- Linux
| Versión | Publicado | Notas de la versión | Action |
|---|---|---|---|
| 1.0.1.0 | Removed loop that made sure that the number of returned centrers is equal to the specified k. This is arguably not necessary and since variance partitioning provides a deterministic result, there is potential for getting trapped in an infinite loop.
|
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| 1.0.0.0 |
