K-Medoids 聚类与解决的例子

介绍

K-Medoids 是一种聚类算法，用于将数据样本划分为不同的簇。与 K-Means 相似，K-Medoids 也是一种基于原型的聚类算法。不同之处在于，K-Medoids 使用样本本身作为簇的中心点，而不是使用簇的均值。

在本文中，我们将介绍 K-Medoids 的工作原理，并给出一个使用 K-Medoids 解决的例子。

K-Medoids 聚类算法

K-Medoids 算法基于以下几个步骤：

1. 从样本集合中选择 K 个初始的 Medoids（中心点），可以是随机选择或者通过一定的启发式算法选择。
2. 将每个样本根据与 Medoids 的距离分配到最近的簇中。
3. 对于每个簇，选择一个新的 Medoid，使得该簇内所有样本到新 Medoid 的平均距离最小。这个步骤被称为 Medoid 替换。
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇的划分不再改变，或者达到了最大迭代次数。

例子：毫升数据的 K-Medoids 聚类

假设我们有一个毫升数据的数据集，其中包含了一系列不同容量的物品，我们希望将它们分成几个簇，每个簇代表相似容量的物品。

以下是一个使用 Python 实现 K-Medoids 聚类的例子：

import numpy as np
from sklearn_extra.cluster import KMedoids

# 毫升数据集
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]).reshape(-1, 1)

# 创建一个 KMedoids 聚类器对象
kmedoids = KMedoids(n_clusters=2)

# 使用数据集进行训练
kmedoids.fit(data)

# 获取聚类的标签和每个样本的中心点索引
labels = kmedoids.labels_
medoid_indices = kmedoids.medoid_indices_

# 打印每个样本的标签和中心点索引
for i in range(len(data)):
    print("Sample:", data[i], "Label:", labels[i], "Medoid Index:", medoid_indices[labels[i]])

以上代码中，我们首先导入必要的库，创建了一个包含毫升数据的 NumPy 数组，并使用 KMedoids 类创建了一个 K-Medoids 聚类器对象。然后，我们使用数据集进行训练，并获取每个样本的标签和中心点索引。最后，我们打印出每个样本的标签和中心点索引。

结论

K-Medoids 聚类算法是一种有效的聚类方法，特别适用于处理具有离散或非欧几里德距离的数据。在示例中，我们使用 K-Medoids 聚类算法将毫升数据划分成了两个簇，每个簇代表不同的容量范围。程序员可以根据自己的需求和数据特点，使用 K-Medoids 算法解决各种聚类问题。