K-medoids 的伪代码
时间: 2024-02-07 17:02:45 浏览: 39
Sure, here is the pseudo-code for the K-medoids algorithm:
1. Initialize: select k points to be the initial medoids
2. Assign each data point to the closest medoid
3. Swap: For each medoid m and each non-medoid data point o, swap m and o and compute the total cost. Select the configuration with the lowest cost.
4. Repeat steps 2 and 3 until the medoids no longer change
Note: The cost of a configuration is usually measured as the sum of distances between each data point and its assigned medoid.
相关问题
k-medoids代码 matklab
k-medoids算法是一种聚类算法,它基于k-means算法的改进版本。k-medoids算法主要解决了k-means算法对异常值敏感的问题,它选择最能代表聚类中心的样本作为中心点。下面我将用300字的篇幅来解释如何在Matlab中实现k-medoids算法的代码。
在Matlab中,我们可以使用自带的statistical toolbox中的kmedoids函数来实现k-medoids算法。首先,我们需要准备好原始的数据集。假设我们有一个包含n个样本和m个特征的数据集X,我们可以将其表示为一个n×m的矩阵。
接下来,我们可以通过以下步骤来实现k-medoids算法的代码:
1. 导入statistical toolbox:使用命令"addpath('toolbox_path')"导入statistical toolbox,其中toolbox_path是statistical toolbox所在的路径。
2. 设置参数:我们需要设置k值,即聚类中心的个数。使用命令"k = 2"设置k为2。
3. 执行聚类:使用命令"[idx, medoids] = kmedoids(X, k)"执行k-medoids聚类算法,其中X是数据集,k是聚类中心的个数。聚类结果包括每个样本的类别编号idx和每个类别的中心点medoids。
4. 可视化聚类结果:使用命令"scatter(X(:,1), X(:,2), 20, idx, 'filled')"将聚类结果可视化,其中X(:,1)和X(:,2)分别表示数据集的第一列和第二列特征,20表示散点的大小,idx表示每个样本的类别编号。
通过以上步骤,我们就可以在Matlab中实现k-medoids算法的代码。当然,在实际应用中,我们还可以根据需要进行其他的操作,如调整参数、评估聚类结果等。希望这个回答能帮助到你,如有任何问题,请随时追问。
K-medoids聚类 C++代码
以下是K-medoids聚类的C++代码,实现了从数据集中选择k个中心点作为初始值,并迭代更新中心点和簇分配,直到收敛:
```c++
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <vector>
using namespace std;
double euclidean_distance(const vector<double>& p1, const vector<double>& p2) {
double sum = 0;
for (int i = 0; i < p1.size(); i++) {
sum += pow(p1[i] - p2[i], 2);
}
return sqrt(sum);
}
int find_medoid(const vector<vector<double>>& data, const vector<int>& cluster) {
int medoid = -1;
double min_cost = numeric_limits<double>::max();
for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
double cost = 0;
for (int j = 0; j < data.size(); j++) {
if (i != j && cluster[j] == cluster[i]) {
cost += euclidean_distance(data[i], data[j]);
}
}
if (cost < min_cost) {
min_cost = cost;
medoid = i;
}
}
return medoid;
}
vector<int> k_medoids(const vector<vector<double>>& data, int k, int max_iter) {
vector<int> clusters(data.size(), -1);
vector<int> medoids(k, -1);
// 初始化中心点
for (int i = 0; i < k; i++) {
medoids[i] = rand() % data.size();
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (medoids[i] == medoids[j]) {
i--;
break;
}
}
clusters[medoids[i]] = i;
}
for (int iter = 0; iter < max_iter; iter++) {
// 簇分配
for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
if (clusters[i] == -1) {
double min_dist = numeric_limits<double>::max();
int min_medoid = -1;
for (int j = 0; j < k; j++) {
double dist = euclidean_distance(data[i], data[medoids[j]]);
if (dist < min_dist) {
min_dist = dist;
min_medoid = j;
}
}
clusters[i] = min_medoid;
}
}
// 更新中心点
bool changed = false;
for (int i = 0; i < k; i++) {
int medoid = find_medoid(data, clusters, i);
if (medoid != medoids[i]) {
medoids[i] = medoid;
clusters[medoid] = i;
changed = true;
}
}
if (!changed) {
break;
}
}
return clusters;
}
int main() {
vector<vector<double>> data = {{2, 6}, {3, 4}, {3, 8}, {4, 7}, {6, 2}, {6, 4}, {7, 3}, {7, 4}, {8, 5}, {7, 6}};
int k = 2;
int max_iter = 100;
vector<int> clusters = k_medoids(data, k, max_iter);
for (int i = 0; i < clusters.size(); i++) {
cout << i << ": " << clusters[i] << endl;
}
return 0;
}
```