matlab的K-MEDOIDS聚类方法

MATLAB 本身并没有直接提供 K-MEDOIDS 的函数，但 K-MEDOIDS 或称为 PAM (Partitioning Around Medoids) 是 K-means 聚类算法的一个变种，其中每个簇的中心点（质心）是一个实际的数据点（称为 medoid），而不是像 K-means 那样是簇中所有点的平均值。

要在 MATLAB 中实现 K-MEDOIDS 算法，需要自己编写代码，或者使用第三方工具箱。以下是一个简化的 K-MEDOIDS 算法的 MATLAB 伪代码实现框架：

function [medoids, labels] = kMedoids(X, k)  
    % X 是输入数据矩阵，每行是一个数据点  
    % k 是要生成的簇的数量  
      
    % 1. 随机选择 k 个数据点作为初始 medoids  
    medoids = X(randperm(size(X, 1), k), :);  
      
    % 2. 初始化标签和距离矩阵  
    labels = zeros(size(X, 1), 1);  
    distances = inf(size(X, 1), k);  
      
    % 3. 迭代优化过程（例如，直到收敛）  
    while true  
        % 3.1 计算每个数据点到每个 medoid 的距离  
        for iMedoid = 1:k  
            distances(:, iMedoid) = sum((X .- medoids(iMedoid, :)).^2, 2);  
        end  
          
        % 3.2 将每个数据点分配给最近的 medoid  
        [~, labels] = min(distances, [], 2);  
          
        % 3.3 评估是否所有簇都改变了 medoid（例如，使用某种停止准则）  
        % 这里是伪代码，你需要实现你自己的停止准则  
        if hasConverged(labels, medoids, oldLabels, oldMedoids)  
            break;  
        end  
          
        % 3.4 更新 medoids（例如，对每个簇，选择到其簇内所有点距离之和最小的点）  
        for iCluster = 1:k  
            clusterData = X(labels == iCluster, :);  
            [~, newMedoidIdx] = min(sum((clusterData .- clusterData).^2, 2));  
            medoids(iCluster, :) = clusterData(newMedoidIdx, :);  
        end  
          
        % 3.5 保存旧的 medoids 和标签以进行下一次迭代比较  
        oldLabels = labels;  
        oldMedoids = medoids;  
    end  
end  
  
% 你需要实现一个 hasConverged 函数来定义收敛条件  
function converged = hasConverged(labels, medoids, oldLabels, oldMedoids)  
    % 例如，检查 medoids 是否已经稳定，或者达到最大迭代次数  
    converged = all(labels == oldLabels) && all(isequal(medoids, oldMedoids), 'rows');  
end