K-medoids:K-中心点算法-基于划分的聚类算法
K-medoids:K-中心点算法
不采用聚类中对象的平均值作为参照点，而是选用聚类中位置最中心的对象，即中心点（medoid）作为参照点
首先随机选择k个对象作为中心，把每个对象分配给离它最近的中心
然后随机地选择一个非中心对象替换中心对象，计算分配后的距离改进量。聚类的过程就是不断迭代，进行中心对象和非中心对象的反复替换过程，直到目标函数不再有改进为止。
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