K-Medoids聚类

K-Medoids聚类是一种基于样本之间相似度的聚类算法，它是K-Means聚类算法的一种改进。与K-Means聚类算法不同的是，K-Medoids聚类算法将中心点选择为样本集合中的实际样本，而不是随机生成的点。

K-Medoids聚类算法的步骤如下：
1. 随机选择k个样本作为初始的聚类中心。
2. 将每个样本分配到距离最近的聚类中心。
3. 对于每个聚类，计算该聚类中所有样本到其他样本的距离和（称为总体误差）。
4. 对于每个聚类，选择一个代表样本作为新的聚类中心，使总体误差最小化。
5. 重复步骤2至4，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

K-Medoids聚类算法相对于K-Means的优势在于，它可以处理离散型数据，并且对异常值不敏感。然而，由于需要计算样本之间的距离，当数据量较大时，计算开销会比较大。

希望这个回答对你有帮助！如果你还有其他问题，请继续提问。