本文主要是介绍python的K-MEDOIDS聚类方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
K-Medoids（也称为PAM，Partitioning Around Medoids）是一种聚类算法，其中每个聚类的中心点（称为medoid）是聚类内的一个实际数据点，而不是像K-Means那样是数据点的平均值。在Python中，没有内置的K-Medoids实现，但我们可以使用scikit-learn的KMeans算法（通过init='k-medoids'参数，尽管这在较新的版本中可能已被移除或不再支持）或者使用第三方库如pyclustering。
以下是一个使用pyclustering库进行K-Medoids聚类的示例：
首先，你需要安装pyclustering库（如果还没有安装的话）：
from pyclustering.cluster.kmedoids import kmedoids
from pyclustering.samples.definitions import FCPS_SAMPLES
from pyclustering.utils import read_sample # 加载数据集（这里我们使用内置的FCPS_SAMPLES中的一个数据集）
sample = read_sample(FCPS_SAMPLES.SAMPLE_TWO_DIAMONDS) # 初始化K-Medoids聚类算法，并设置聚类的数量
kmedoids_instance = kmedoids(sample, 2) # 假设我们想要将数据分为2个聚类 # 执行聚类
kmedoids_instance.process() # 获取聚类结果
clusters = kmedoids_instance.get_clusters()
medoids = kmedoids_instance.get_medoids() # 打印聚类结果
for index_cluster, cluster in enumerate(clusters): print("Cluster #", index_cluster, ":", cluster) # 打印medoids
print("Medoids:", medoids)注意：上述代码中的FCPS_SAMPLES.SAMPLE_TWO_DIAMONDS是一个内置的二维数据集，用于演示目的。你可以替换为你自己的数据集。
另外，值得注意的是，scikit-learn在其KMeans类中曾经有一个init='k-medoids'的参数选项，但在较新的版本中可能已被移除或不再推荐使用。如果你正在使用旧版本的scikit-learn并希望尝试该选项，可以查看相关文档或旧版本的源代码来了解如何使用它。但是，一般来说，使用pyclustering或其他专门支持K-Medoids的库是更好的选择。
这篇关于python的K-MEDOIDS聚类方法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
