📍数据分析小课堂：K中心点算法之PAM 📊✨
发布时间：2025-03-15 06:13:08来源：网易编辑：田文莺
大家好！今天来聊聊数据挖掘中的一个重要算法——K中心点算法（K-Medoids），其中PAM（Partitioning Around Medoids）是最经典的实现方式之一。💡
首先，什么是PAM呢？简单来说，PAM是一种基于划分的聚类方法，它通过选择数据集中最能代表簇的中心点（即Medoid）来进行聚类。与传统的K均值算法不同，PAM使用真实的对象作为簇中心，而不是计算虚拟的平均值，这使得结果更加稳健和直观。🎯
那么，PAM是如何工作的呢？它主要分为两个步骤：构建初始解和迭代优化。在构建初始解时，PAM会随机选取k个对象作为初始Medoid；随后通过贪心交换策略不断调整Medoid位置，直到找到全局最优解为止。这种逐步改进的方式虽然耗时较长，但能有效避免陷入局部最优解的问题。⏳⏱️
最后，PAM适用于处理各种复杂的数据集，尤其适合对异常值敏感的应用场景。如果你也想尝试用它解决实际问题，不妨动手试试吧！🚀📈 数据分析 机器学习 数据科学
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