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🔥 内容介绍

数据聚类是一种常见的数据分析技术，它可以将数据集中的对象按照它们的相似性分成不同的组。在数据挖掘、机器学习和统计分析中，数据聚类被广泛应用于模式识别、图像分割、文本分类等领域。而kmedoids聚类算法作为数据聚类中的一种重要方法，具有其独特的原理和优势。

kmedoids聚类算法是一种基于中心对象的聚类方法，它与kmeans聚类算法类似，但是不同之处在于它选择的中心对象是实际数据集中的观测值，而不是随机生成的点。这使得kmedoids算法更加稳健和可靠，尤其在处理噪声数据和离群点时表现更好。

kmedoids算法的原理主要基于以下步骤：

1. 选择k个初始中心对象，可以是随机选择或者通过一些启发式算法确定。
2. 将数据集中的每个对象分配到最近的中心对象所在的簇中。
3. 对于每一个簇，计算其中所有对象到各自中心对象的距离之和，选择距离之和最小的对象作为新的中心对象。
4. 重复步骤2和3，直到中心对象不再改变或者达到预设的迭代次数。

通过这样的迭代过程，kmedoids算法可以找到最优的中心对象，从而将数据集中的对象分成不同的簇。与kmeans算法相比，kmedoids算法更加稳健，因为它选择的中心对象是实际的观测值，而不是随机生成的点。这使得kmedoids算法在处理具有噪声和离群点的数据集时表现更加出色。

此外，kmedoids算法还具有一些其他优势。例如，它不需要事先知道数据集的簇数目，而是通过迭代过程自动确定簇的个数。同时，kmedoids算法对于非欧几里得空间中的数据也适用，因为它可以使用不同的距离度量来衡量对象之间的相似性。

总的来说，kmedoids聚类算法是一种强大而灵活的数据聚类方法，它通过选择实际的观测值作为中心对象，能够更好地应对噪声和离群点的情况。在实际应用中，我们可以根据数据集的特点和需求选择合适的聚类算法，以达到更好的分析和预测效果。

📣 部分代码

close all; clear;
d = 2;
k = 3;
n = 500;
[X,label] = kmeansRnd(d,k,n);
y = kmedoids(X,k);
plotClass(X,label);
figure;
plotClass(X,y);

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。

[1] 高小梅,冯云,冯兴杰.增量式K-Medoids聚类算法[J].计算机工程, 2005, 31(B07):3.DOI:10.3969/j.issn.1000-3428.2005.z1.069.

[2] 马箐,谢娟英,MAQing,XIEJuan-ying.基于粒计算的K-medoids聚类算法[J].计算机应用, 2012, 32(7):5.DOI:10.3724/SP.J.1087.2012.01973

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