聚类算法--K-Medoids（基于R的应用示例）

K-Medoids算法描述   一个有极大值的对象可能相当程度上扭曲数据的分布，所以k-means算法对于孤立点是敏感的。   不采用簇中对象的平均值作为参照点，可以选用簇中位置中心的对象，即medoid。这样划分方法仍然是基于小化所有对象与其参照点之间的相异度之和的原则来执行的。这是k-medoids方法的基础。   k-medoids 聚类算法的基本策略是：首先为每个簇随意选择选择一个代表对象

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