K-mediods算法和传统的K-means算法相比有什么优点

K-medoids算法相比传统的K-means算法有以下优点：

1. 鲁棒性更强：K-medoids算法以中心点为代表样本，可以更好地处理异常值和噪声数据，因此具有更强的鲁棒性。

2. 可扩展性更好：K-medoids算法可以使用不同的距离度量方法，因此可以处理不同类型的数据，包括离散和连续数据。

3. 更加灵活：K-medoids算法可以使用不同的代价函数，因此可以更好地适应不同的数据分布和数据特点。

4. 更加稳定：K-medoids算法迭代过程中，每次更新中心点都是在样本中选择一个代表点，因此每次更新都是确定的，算法收敛性更好，结果更加稳定。

5. 更加可解释：K-medoids算法的结果是以样本点为中心，因此结果更加直观可解释。