Cluster analysis 如何执行K-medoid

我花了很长时间试图弄清楚如何（在纸上）执行K-medoids算法，但是我不知道如何开始和迭代。例如：

我有6个点之间的距离矩阵，k，C1和C2

如果有人能告诉我如何在这个例子中执行K-medoids算法，我将非常高兴？如何开始和迭代

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谢谢

您已经给出了集群C1和C2

找到每个集群中最核心的元素

计算新的C1和C2

重复1。二,。直到收敛

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然后再详细介绍一下：

将K设置为所需的簇数，使用2

随机选择K个实体作为medoids m_1，m_2。让我们选择X_3（称为集群1）和X_5（集群2）

将给定实体指定给由其最近的medoid表示的簇。集群1将由实体组成（X_1、X_2、X_3-只需检查您的表，它们更接近X_3而不是X_5），集群2将是（X_4、X_5、X_6）

更新medoid。簇的medoid应该是与同一簇内所有其他实体的距离之和最小的实体。X_2将是集群1的新medoid，X_4将是集群2的新medoid

现在你要做的是重复步骤3-4直到收敛。所以

5-将每个实体分配给最近的medoid的簇（现在是X_2和X_4）。集群1现在由实体（X_1、X_2、X_3和X_6）组成，集群2将由实体（X_4、X_5）组成。 （每个集群中的实体都有变化，因此迭代必须继续

6-簇1中距离总和最小的实体仍然是X_2，簇2中它们是相同的，因此X_4保持不变

另一次迭代

7-由于Medoid没有变化，集群将保持不变。这意味着是时候停止迭代了

输出：2个集群。集群1有实体（X_1、X_2、X_3、X_6），集群2有实体（X_4和X_5）

现在，如果我开始使用不同的初始medoid，也许我会得到不同的集群…您可能希望检查构建算法的初始化