PAM: A Typical K-Medoids Algorithm中文介绍算法

PAM是一种经典的K-Medoids聚类算法。下面是PAM算法的中文介绍：

输入：数据集D，聚类数k
输出：k个medoids

1. 从数据集中随机选取k个对象作为初始medoids；
2. 对于每个对象i，计算其到每个medoid的距离，将其归到与之距离最近的medoid所在的簇中；
3. 对于每个簇，计算其中所有对象到其medoid的距离之和，作为该簇的总距离；
4. 对于每个非medoid对象j，尝试将其替换为该簇中的某个medoid，并重新计算该簇的总距离。如果替换后的总距离比原先小，就将该medoid替换为对象j；
5. 重复步骤2到4，直到没有对象需要替换为止，输出得到的k个medoids。

PAM算法是一种迭代的贪心算法，能够有效地找到k个代表性对象。然而，由于其计算复杂度较高，PAM在处理大型数据集时效率较低。因此，研究者们提出了一些改进方法，例如CLARA和CLARANS等。

相关问题

The K-Medoid Clustering Method • K-Medoids Clustering: Find representative objects (medoids) in clusters • PAM (Partitioning Around Medoids, Kaufmann & Rousseeuw 1987) • Starts from an initial set of medoids and iteratively replaces one of the medoids by one of the non-medoids if it improves the total distance of the resulting clustering • PAM works effectively for small data sets, but does not scale well for large data sets (due to the computational complexity) • Efficiency improvement on PAM • CLARA (Kaufmann & Rousseeuw, 1990): PAM on samples • CLARANS (Ng & Han, 1994): Randomized re-sampling翻译并解释

这段文字介绍了一种叫做K-Medoid聚类方法，其目标是在聚类中找到代表性对象（medoids）。其中，PAM（Partitioning Around Medoids）是一种常用的K-Medoid聚类算法，其通过从初始medoids集合开始，迭代地将一个medoid替换为一个非medoid对象，以改善聚类结果的总距离。然而，PAM在处理大数据集时效率较低，因为其计算复杂度较高。

为了提高效率，研究者们提出了一些改进方法。例如，CLARA（Kaufmann和Rousseeuw，1990）是在样本数据上运行PAM的一种方法；而CLARANS（Ng和Han，1994）是一种随机重采样方法，旨在更快地找到合适的medoids。总的来说，K-Medoid聚类方法是一种常用的聚类算法，能够有效地处理小型和中型数据集。

k-medoids聚类算法

k-medoids聚类算法是一种基于中心点（称为"medoid"）的聚类算法。它和k-means算法类似，但是k-medoids使用样本点作为聚类中心，而k-means使用质心（即均值）。

在matlab中，可以使用pam()函数实现k-medoids聚类算法。该函数是由Kaufman和Rousseeuw在1987年提出的Partitioning Around Medoids(PAM)算法的实现。

使用示例如下:
[IDX,C,SUMD,K] = pam(X,k)
其中X是待聚类的数据矩阵, k是聚类的类别数。
IDX表示每个样本所属的类别, C表示每个类别的中心点。