我正在学习 K-medoids 算法，所以如果我提出不恰当的问题，我很抱歉。据我所知，K-medoids 算法实现了 K-means 聚类，但使用实际数据点作为质心而不是数学计算平均值。
当我在网上搜索时，我发现了很多 k-means 工具，例如 GenePattern、geWengh 等，但没有找到 k-medoids 工具。一些好朋友告诉我，在Matlab中，也有一些用户写的。然而，我担心个人实现的工具可能仍然存在一些错误或限制。因此，我想知道是否有一些广泛使用的可靠开源软件/工具，它们使用实际数据点作为聚类的质心。我需要找出有关实际质心的信息，因此仅返回聚类结果是不够的。我更喜欢在线网站，但如果不是这种情况，我可以将其安装到本地计算机上。非常感谢，
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C 中的 k-medoid 实现可在C 聚类库 http://bonsai.hgc.jp/~mdehoon/software/cluster/software.htm#source (source http://bonsai.hgc.jp/~mdehoon/software/cluster/cluster-1.50.tar.gz, Manual http://bonsai.hgc.jp/~mdehoon/software/cluster/cluster.pdf）。 （请注意，Cluster 3.0 是该库的扩展，并且可能不提供 k-medoids）
从手册中：
在 C 聚类库中，提供了三种分区算法：
• k 均值聚类
• k 中值聚类
•k-中心点聚类
mlpy 中的 k-medoids，Python 中的机器学习库 https://mlpy.fbk.eu/
Matlab 中的 k 中心点 http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/28898
Java中的k-medoids http://www.hackchina.com/en/cont/52290
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