一个对象代表可以被最大平方-误差值减少的对象代替 。
一个非代表对象Oh是否是当前一个代表对象Oi的一个好 。

27、的替代 ， 对于每个非中心点对象Oj ， 有以下四种情况需要考虑：（1） Oj当前隶属于Oi ， 如果Oi被Oh替换 ， 且Oj离另一个Om最近 ， i！=m ， 那么Oj被分配给Om ， 则替换代价为Cjih=d(j,m)-d(j,i) 。
（2）Oj当前隶属于Oi ， 如果Oi被Oh替换 ， 且Oj离Oh最近 ， 那么Oj被分配给Oh ， 则替换代价为Cjih=d(j,h)-d(j,i) 。
（3）Oj当前隶属于Om ， m！=i ， 如果Oi被Oh替换 ， 且Oj仍然离Om最近 ， 那么Oj被分配给Om ， 则替换代价为Cjih=0 。
（4） Oj当前隶属于Om ， m！=i ， 如果Oi被Oh替换 ， 且Oj离Oh最近 ， 那么Oj被分配给Oh ， 则替换代价为Cjih=d(j 。

28、,h)-d(j,m) 。
1.2.2 PAM算法描述输入：簇的数目k和包含n个对象的数据库输出：k个簇 ， 使得所有对象与其最近中心点的相异度总和最小（1） 任意选择k个对象作为初始的簇中心点（2） Repeat（3） 指派每个剩余对象给离他最近的中心点所表示的簇（4） Repeat（5） 选择一个未被选择的中心点Oi（6） Repeat（7） 选择一个未被选择过的非中心点对象Oh（8） 计算用Oh代替Oi的总代价并记录在S中（9） Until 所有非中心点都被选择过（10） Until 所有的中心点都被选择过（11） If 在S中的所有非中心点代替所有中心点后的计算出总代价有小于0的存在 ， then找 。

29、出S中的用非中心点替代中心点后代价最小的一个 ， 并用该非中心点替代对应的中心点 ， 形成一个新的k个中心点的集合；（12） Until 没有再发生簇的重新分配 ， 即所有的S都大于0.1.2.3 PAM算法性能分析(1) 消除了k-平均算法对于孤立点的敏感性 。
(2) K-中心点方法比k-平均算法的代价要高(3) 必须指定k(4) PAM对小的数据集非常有效 ， 对大数据集效率不高 。
特别是n和k都很大的时候 。
2 PAM算法的实现 21 简要说明通过一个实例来描述PAM聚类算法的实现过程 ， 实例中使用matlab工具来编写PAM聚类算法的实现过程代码 。
使用excel数据作为模拟数据 。
通过导入模拟数据然后进行聚类 。
。

【网络工程|网络工程毕业设计（论文）PAM聚类算法的分析与实现】30、22 matlab简介MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称 ， 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件 ， 用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境 ， 主要包括MATLAB和Simulink两大部分 。
221 matlab基本功能 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境 。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中 ， 为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案 。

31、 ， 并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式 ， 代表了当今国际科学计算软件的先进水平 。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件 。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指 。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等 ， 主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域 。
2.3 算法实现 自定义一个函数 function result,c,s,index,label=kpam(data,k);
result表示聚类结果c表示聚类最后的中心点ind 。

32、ex表示随机排列的行号label表示数据每一行属于第几个中心点随机选着k个中心点N,n=size(data);
index=randperm(N);
v=data(index(1:k),:);
for t=1:100指派每个剩余的对象个离它最近的中心点所代表的簇if k=1for j=1:Nlabel(j)=1;
endelsefor i=1:klabel(index(i)=i;
endfor j=k+1:Nfor i=1:kdist(:,i)=sqrt(sum(data(index(j),:)-v(i,:).2);
endm,l=min(dist);
label(index(j)=l;
endendfor。

33、i=1:kc(i,:)=v(i,:);
end所有非中心点被选择过 ， 所有的中心点被选择过for i=1:kfor h=k+1:Nfor j=1:Nc(i,:)=data(index(h),:);
dist1=sqrt(sum(data(j,:)-c(i,:).2);
for z=1:kdist2(z)= sqrt(sum(data(j,:)-c(z,:).2);
endfor y=1:kdist4(y)=sqrt(sum(data(j,:)-v(y,:).2);
enddist3= sqrt(sum(data(j,:)-v(i,:).2);
if label(j)=iif dist1=min(dist2 。

34、)cjih(j,:)=dist1-dist3;
elsecjih(j,:)=min(dist2)-dist3;
endelse if dist1=min(dist2)cjih(j,:)=dist1-min(dist4);

稿源：(未知)

【傻大方】网址：/a/2021/0711/0022845604.html

标题：网络工程|网络工程毕业设计（论文）PAM聚类算法的分析与实现( 五 )