K-medoids 聚类算法步骤详解

• 日期: 2024-12-25 15:42:51
• 标签: 常规

1. 随机选择 k 个数据点作为初始的聚类中心。
2. 对于每个数据点，计算其到 k 个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心所在的簇。
3. 对于每个聚类簇计算其所有数据点到其他点的距离之和，选择其中距离之和最小的点作为新的聚类中心。
4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。
5. 最终得到 k 个簇，每个簇以其聚类中心为代表。

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