3.写出 K-medoids 聚类算法的伪代码

1. 选择k个数据点作为初始种子点；
2. 针对每个数据点计算其与每个种子点的距离；
3. 将每个数据点分配到距离最近的种子点所在的簇中；
4. 计算每个簇内所有成员到该簇代表点的距离之和，作为该簇的代价函数；
5. 对于每个簇，选择其中一个非代表点作为新的代表点，通过枚举所有非代表点，计算代价函数下降的最大值，选择能使代价函数下降最多的非代表点作为该簇的新代表点；
6. 重复执行步骤3到5，直至整个聚类收敛，或达到最大迭代次数。

伪代码：

K-medoids聚类算法：
输入：数据集D，簇个数k
输出：簇划分C={C1,C2,...,Ck}
1. 从D中随机选择k个数据点作为种子点，形成簇的代表点集合{m1,m2,...,mk}
2. repeat:
3. 初始化簇划分C={Ci},i=1,2,...,k
4. for each data point x in D:
5. let mi=argmin(D(x,m)),i=1,2,...,k
6. add x to Ci
7. end for
8. for each cluster Ci:
9. let mj=argmin(sum(D(x,mj)^2),j∈{1,2,...,k}\{i})
10. replace mi with mj
11. end for
12. until 满足停止条件
13. return C

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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