K-medoids聚类使用预计算矩阵

K-medoids是一种基于中心点的聚类算法，它试图将数据集分成k个组。而预先计算距离和相似矩阵是一种优化方法，它可以将聚类过程的计算时间降到最低。以下是一种使用预计算矩阵的K-medoids聚类算法的Python示例代码：

from sklearn.metrics import pairwise_distances
from sklearn_extra.cluster import KMedoids

# 计算数据集的距离矩阵
dist_matrix = pairwise_distances(X)

# 初始化K-medoids
k_medoids = KMedoids(n_clusters=k, metric='precomputed')

# 训练聚类模型
k_medoids.fit(dist_matrix)

# 获取聚类标签
labels = k_medoids.labels_

在这个示例中，我们首先使用pairwise_distances函数计算数据集X内所有数据点之间的距离矩阵。然后，我们使用sklearn_extra.cluster模块中的KMedoids类来构建K-medoids聚类器，其中metric参数设置为'precomputed'来表示距离矩阵已经预先计算好了。最后，我们使用fit方法对聚类器进行训练，并使用labels_属性获取相应的聚类标签。