Medoid计算

Question

我正在尝试在matlab中计算medoid。但是，我不知道该怎么做。我的数据集由多个三维数据点组成（因此系统中有三个轴的点云）。 medoid是点“，它与集群中所有其他对象的平均差异是最小的”（维基百科）。

有谁知道如何在matlab中计算medoid？

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顺便说一句：据我所知k-medoid algorithm不能用来计算medoid（有效），这就是为什么我在寻找另一种方式。

Answer 1

提供指标后，应该不难做到这一点。以下是标量的实现：

     function m = medoid(set,metric)
          [X,Y] = meshgrid(set,set); %Create all possible pairs
          dist = metric(X,Y);  %Run metric

          %Each distance is calculated twice, that doesn't matter. 
          %Also addition of zeros doesn't matter because we are looking for minimum.
          totalDist = mean(dist,1); 

          [~,i] = min(totalDist);
          m = set(i);
     end

用例：

metric = @(x,y) ( abs(x-y));
m = medoid([1 2 3 3 3 3 3], metric)

你可以将它扩展到矢量，我将把它留给读者练习。 （或者想要添加改进答案的人）。