基于距离不等式的 K -medoids聚类算法

研究加速 K -medoids聚类算法，首先以PAM（partitioning around medoids）、TPAM（triangular inequalityelimination criteria PAM）算法为基础给出两个加速引理，并基于中心点之间距离不等式提出两个新加速定理.同时，以 O （ n + K 2 ）额外内存空间开销辅助引理、定理的结合而提出加速SPAM（speed up PAM）聚类算法，使得 K -medoids聚类算法复杂度由 O （ K （ n - K ） 2 ）降低至 O （（ n - K ） 2 ）.在实际及人工模拟数据集上的实验结果表明：相对于PAM，TPAM，FKMEDOIDS（fast K -medoids）等参考算法均有改进，运行时间比PAM至少提升0.828倍.