我正在使用k-means和NGD（标准化Google距离）进行术语聚类。 我有一个距离矩阵作为k-means算法的输入。 在这种情况下可以运行k-means吗？你能推荐任何源代码吗？
提前谢谢你，
纳斯
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K-means 不能与距离矩阵一起使用。
因为它从不计算/使用点对点的相似性！ （另外，它可以用这种方式在不到二次的时间内运行......）
相反，它计算将对象分配给聚类质心的方差贡献（从技术上讲，这是欧几里德距离点到中心的平方;但你不应该实际上插入其他距离。）而且，由于质心移动，你无法预先计算这些距离。
然而，存在没有这种限制的k-means的变种，特别是K-medoids aka PAM（在维基百科上查找）。这些不使用聚类中心，而是使用medoids（因此名称），它们是数据集的点。
答案 1 :(得分：-1)