PAM算法出现的目的、原因（解决的问题） 2、算法的基本思想（概述，不需要写例题） 3、算法的优点和存在的问题

1. PAM算法的出现是为了解决K-Means算法中的两个问题：（1）初始质心的选择会影响最终的聚类效果；（2）当数据集较大时，计算距离的复杂度会很高。

2. PAM算法的基本思想是通过随机选取k个样本作为质心，然后将其他样本分配到最近的质心所在的簇中，接着对每个簇内的样本进行计算，选出一个代表该簇的样本，将其作为新的质心。重复上述过程，直到质心不再改变或达到指定的迭代次数为止。

3. PAM算法的优点是可以有效地解决K-Means算法的两个问题。其缺点是当数据集较大时，计算距离的复杂度仍然比较高，因此运行时间会比较长。另外，PAM算法对初始质心的选择仍然比较敏感，如果初始质心选择不好，最终的聚类效果也会受到影响。