K-medoids在MATLAB上的实现

资 源 简 介

K-medoids在MATLAB上的实现

详 情 说 明

K-medoids算法是一种经典的聚类方法，相比K-means具有更强的鲁棒性，因为它使用实际数据点作为聚类中心（medoids）而非均值点。在MATLAB环境中实现K-medoids时，研究者发现传统算法存在两个关键问题：原点选择的敏感性和大规模数据下的计算效率下降。

针对这些问题，优化算法提出了两个核心改进： 微量调整机制：通过迭代微调初始medoids的位置，避免因随机初始化导致的聚类结果不稳定问题。这种调整基于目标函数梯度，使medoids逐步移动到更优位置。 增量式原点集选：采用分阶段计算策略，先对子集进行初步聚类，再逐步扩展至完整数据集。这种方法显著减少了medoids替换时的全局距离计算开销。

实验证明，优化后的算法在MATLAB中运行时，相比传统K-medoids能降低30%-50%的时间消耗，尤其适用于高维或大规模数据集。其优势在于： 通过原点微调提升聚类精度 增量计算有效避免重复遍历全量数据 保留K-medoids对噪声数据的天然抗干扰特性

该实现为工程场景（如客户分群、异常检测）提供了更高效的解决方案，开发者可直接调用MATLAB的`kmedoids`函数结合自定义优化逻辑进行扩展。未来还可结合并行计算进一步加速。