传统的K-means算法对噪音和异常点较敏感可以使用K-mediiods算法进行优化吗

是的，K-medioids算法可以对K-means算法的问题进行优化。K-medioids算法同样是一种聚类算法，但是与K-means算法不同之处在于它选择的中心点不一定是数据点的均值，而是数据点中的一个代表点（也称为medioid）。这样一来，K-medioids算法可以更好地处理噪音和异常点，因为它不会受到这些点的影响。另外，K-medioids算法也可以更快地收敛，因为它不需要每次迭代都重新计算中心点的坐标。因此，在某些情况下，K-medioids算法可能比K-means算法更适合使用。