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

聚类分析 | Matlab实现基于NNMF+DBO+K-Medoids的数据聚类可视化 目录 聚类分析 | Matlab实现基于NNMF+DBO+K-Medoids的数据聚类可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 NNMF+DBO+K-Medoids聚类，蜣螂优化算法DBO优化K-Medoids 非负矩阵分解（NNMF）、蜣螂优化算法（DBO）、以

K-Means和K-Medoids 1.问题： 给定数据点集P，d-by-N，将这些数据点集聚类到K类中去 同时要求下式值最小：Sk是聚类形成的数据集合，mk是每个类集合的“中心”——K-Means与K-Medoids唯一不同的地方 演示图： 2.K-Means算法： 1. 将数据分为K个非空子集 2. 计算每个类中心 3. 将每个数据点 xj 到最近的 mk 4. 返回2，当聚类结果(如

K-Means和K-Medoids算法是学习领域比较普通的聚类算法(无监督学习)，本文介绍原理及Matlab实现代码。 1.问题：      给定数据点集P，d-by-N，将这些数据点集聚类到K类中去<K是给定的类的数目，可以不给定K，但本文我们处理不那么复杂的问题> 同时要求下式值最小：Sk是聚类形成的数据集合，mk是每个类集合的“中心”——K-Means与K-Medoids唯一不同

遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机优化算法，它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉、变异等操作来寻找问题的最优解。而K-medoids聚类算法是一种基于划分的聚类方法，它通过选择K个数据点作为簇中心，将数据点分配到最近的簇中心，以最小化每个数据点到其所属簇中心的距离之和。 K-medoids聚类算

目录 <SCI 2> 0.专有词汇 0.Abstract 1.Introduction 2.Literature overview 2.1.Similarity measure 2.2.Clustering technique 3.Research framework 3.1.Item similarity based on KL divergence 3.2.A novel K