​基于k-medoids算法的改进算法

资 源 简 介

​基于k-medoids算法的改进算法

详 情 说 明

k-medoids算法是聚类分析中常用的经典算法之一，它通过选择实际数据点作为中心点（medoids）来构建聚类，相比k-means算法对噪声和异常值具有更强的鲁棒性。在5G网络D2D通信场景中，对传统k-medoids算法进行改进可以更好地解决资源分配问题。

改进算法主要针对三个方向进行优化：首先是初始中心点的选择策略，采用基于距离密度的方法替代随机选择，提高初始聚类质量；其次是引入动态权重机制，根据D2D设备的地理位置、信道状态等信息调整聚类过程中的距离计算方式；最后是设计专门的收敛条件，结合5G网络的时延要求优化迭代终止标准。

这些改进使得算法在D2D通信场景中能更有效地进行用户分组，实现：1）降低簇间干扰，通过合理聚类使相邻设备使用正交资源；2）提高资源复用率，允许距离较远的簇重复使用相同资源块；3）减少控制开销，聚类结果稳定性增强后降低重配置频率。实验数据表明，改进后的算法在系统吞吐量和能量效率方面比传统方法有显著提升。