K-medoids聚类使用预计算的矩阵

K-medoids聚类是一种基于距离的聚类方法，它将数据点分成K个簇，使得簇内的点之间的距离最小，而簇间的点之间的距离最大。K-medoids聚类使用中心点来代表簇内的点，而中心点则是簇内点距离和最小的那个点。在传统的K-medoids聚类中，我们需要计算每个点之间的距离来确定中心点，但如果数据量很大，这会导致计算量非常大。

一个解决办法是使用预计算的距离矩阵来代替实时计算的距离。这可以通过使用一个二维数组来存储每两个点之间的距离，并在需要时从中检索距离值。这种方法可以大大降低计算量，并使得K-medoids聚类适用于大型数据集。

以下是使用Python实现K-medoids聚类使用预计算距离矩阵的示例代码：

import numpy as np
import random

# 预计算距离矩阵
def precompute_distances(X):
    # 计算两两数据点之间的欧几里得距离
    dist_matrix = np.zeros((len(X), len(X)))
    for i in range(len(X)):
        for j in range(i+1, len(X)):
            dist_matrix[i][j] = np.linalg.norm(X[i]-X[j])
            dist_matrix[j][i] = dist_matrix[i][j]
    return dist_matrix

# K-medoids聚类算法（使用预计算距离矩阵）
def k_medoids_clustering(D, k, max_iter):
    n = len(D)
    # 从数据集中随机选择k个中心点
    medoids = random.sample(range(n), k)
    # 初始化簇分配和损失函数值
    clusters = {}
    for i in range(k):
        clusters[i] = [medoids[i]]
    loss = 0
    for i in range(n):
        dists = [D[i][j] for j in medoids]
        loss += min(dists)
        c = dists