pam算法应用案例python
时间: 2024-01-16 22:05:05 浏览: 24
PAM(Partitioning Around Medoids)算法是一种聚类算法,它与K-Means算法类似,但是PAM算法选取的聚类中心是实际数据点中的一个点,而不是一个虚拟点。下面是一个使用Python实现PAM算法的例子:
```python
import numpy as np
def distance(point1, point2):
"""
计算两个点之间的距离
"""
return np.sqrt(np.sum((point1 - point2) ** 2))
def cost(X, medoids, labels):
"""
计算当前聚类的代价
"""
cost = 0
for i in range(len(X)):
cost += distance(X[i], medoids[labels[i]])
return cost
def PAM(X, k):
"""
PAM算法的实现
"""
# 随机选择k个点作为初始化的聚类中心
medoids = X[np.random.choice(len(X), k, replace=False)]
labels = np.zeros(len(X))
# 迭代更新聚类中心和标签,直到代价不再变化
while True:
for i in range(len(X)):
# 计算每个点到聚类中心的距离
distances = [distance(X[i], medoids[j]) for j in range(k)]
# 将点分配到距离最近的聚类中心上
labels[i] = np.argmin(distances)
# 计算当前聚类的代价
current_cost = cost(X, medoids, labels)
# 逐个尝试用非聚类中心的点替换当前的聚类中心,并计算新的代价
for i in range(k):
for j in range(len(X)):
# 如果点j已经是聚类中心,则跳过
if j in medoids:
continue
# 用点j替换聚类中心i
new_medoids = np.copy(medoids)
new_medoids[i] = j
new_labels = np.zeros(len(X))
for m in range(len(X)):
# 计算每个点到新的聚类中心的距离
distances = [distance(X[m], new_medoids[n]) for n in range(k)]
# 将点分配到距离最近的聚类中心上
new_labels[m] = np.argmin(distances)
# 计算新的代价
new_cost = cost(X, new_medoids, new_labels)
# 如果新的代价更小,则更新聚类中心和标签
if new_cost < current_cost:
medoids = new_medoids
labels = new_labels
current_cost = new_cost
# 如果代价不再变化,则结束迭代
if current_cost == cost(X, medoids, labels):
break
return medoids, labels
```
这个例子使用了numpy库来进行向量运算和矩阵操作。使用时,只需要将数据集X和聚类的数量k作为参数传入PAM函数即可。该函数将返回聚类中心和每个数据点的标签。