K-Means与K-Medoid在农业数据集上的聚类性能分析

农业数据集的聚类还真是个蛮实用的点子，尤其是你手上有不少杂乱的数据时。用K-Means和K-Medoid（也叫PAM）这俩算法去分类，简单直接，效率也不赖。尤其是 K-Means，跑得快，适合大数据场景；K-Medoid 虽然慢一点，但对异常值比较稳，误差小点。

论文里对这俩算法在农业数据集上的表现做了对比，像是误差率、计算时间、稳定性这类维度都得挺清楚的。如果你最近也在玩数据聚类，尤其是农产品、气候、土壤这类数据，拿来参考一下挺合适的。

而且我顺手找了几个实用资源，像Python 版的 KMeans 实现，代码清爽，适合直接上手；还有KMeans MapReduce 实现，如果你走分布式路线，也能跟得上。

另外，不少朋友关心可视化和工具平台的支持。MATLAB 版 KMeans和Spark 上的管道聚类也都不错，界面友好，调参方便，调试体验也蛮顺。

建议是：如果你对 KMeans 不熟，可以先跑跑 Python 版本，理解下核心逻辑，比如：

from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters=3)
model.fit(data)

调参时注意n_init、max_iter这些参数，默认值不太适合你的数据。

如果你碰到 KMeans 分错类太多的情况，不妨试试 PAM 版本，尤其是你数据里有不少离群值时，效果还真挺。