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我正在学习 K-medoids 算法，所以如果我问了不恰当的问题，我很抱歉。据我所知，K-medoids 算法实现了 K-means 聚类，但使用实际数据点作为质心而不是数学计算的平均值。

当我在网上搜索时，我发现了很多 k-means 工具，例如 GenePattern、geWengh 等，但没有发现 k-medoids 工具。一些好朋友向我展示了在 Matlab 中，也有一个用户编写的。但是，恐怕个人实现的工具可能仍然存在一些错误或限制。因此，我想知道是否有一些广泛使用的可靠开源软件/工具使用实际数据点作为质心进行聚类。我需要找出有关实际质心的信息，因此仅返回聚类结果是不够的。我更喜欢网站在线，但如果不是这种情况，我可以将它安装到我的本地机器上。非常感谢你，

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  1. C 聚类库（源代码、手册）中提供了 C 中的 k-medoid 实现。（注意，Cluster 3.0 是这个库的扩展，可能不提供 k-medoids）

    从手册：

    在 C 聚类库中，提供了三种分区算法： • k-means 聚类 • k-medians 聚类 • k-medoids聚类

  2. mlpy 中的 k-medoids，Python 中的机器学习库

  3. Matlab中的k-medoids

  4. Java中的k-medoids

  5. C++中的k-medoids

于 2011-10-09T21:33:03.283 回答
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软件：

  • ELKI 包括几个 k-means 变体，包括 K-medoids 和 PAM。
  • GNU R 包括 k-means 的“flexclust”包变体和“cluster”包。

资料来源：http ://en.wikipedia.org/wiki/K-medoids

于 2014-02-28T17:21:49.523 回答
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对于 Python，我找到了一个实现 PAM 和 Clara 的包：PyCluster

于 2014-12-03T08:32:10.750 回答