PAM聚类算法matlab

时间: 2023-10-16 17:26:39 浏览: 56
PAM(Partitioning Around Medoids)聚类算法是一种基于距离的聚类算法,类似于K-Medoids算法。PAM算法通过寻找样本中的中心点(medoids)来划分数据集,而不是像K-Means算法一样使用均值。在PAM算法中,中心点是实际的数据点,而不是像K-Means算法中的虚拟点。 在MATLAB中,可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的pam函数实现PAM聚类算法。pam函数的基本语法如下: [idx, medoids, sumd] = pam(X, k) 其中,X是数据集矩阵,k是簇的数量,idx是每个样本所属的簇编号,medoids是每个簇的中心点,sumd是每个簇内所有样本到中心点的距离之和。 下面是一个简单的PAM聚类算法示例: ```matlab % 生成随机数据 X = rand(100, 2); % 调用pam函数进行聚类 [idx, medoids, sumd] = pam(X, 3); % 可视化聚类结果 gscatter(X(:,1), X(:,2), idx); hold on; plot(medoids(:,1), medoids(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 8, 'LineWidth', 2); legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Medoids'); ``` 在这个示例中,我们生成了一个包含100个随机样本的数据集,并将其分成3个簇。然后,我们使用pam函数对数据进行聚类,并可视化聚类结果。

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