K-mediods算法伪代码

以下是K-medoids算法的伪代码:

输入: 数据点集合 D，簇的数量 k
输出: 聚类结果 C，每个簇的中心点 m

1. 从数据点集合 D 中随机选择 k 个点作为初始的中心点，即 m1, m2, ..., mk

2. 对于每个数据点 x ∈ D，计算它与每个中心点的距离 dis(x, mi)，并将其分配到距离最近的中心点所代表的簇中

3. 对于每个簇 i，选取一个新的中心点 mi_new，使得该簇内的所有数据点与新的中心点的距离之和最小

4. 如果新的中心点与原来的中心点不同，则更新中心点

5. 重复步骤2-4，直到中心点不再改变或达到最大迭代次数

6. 输出聚类结果 C 和每个簇的中心点 m