Sklearn extra:方法缺少“KMedoids”参数

Sklearn extra是一个Python的机器学习库，它提供了一些额外的功能和算法，以扩展scikit-learn库的功能。然而，Sklearn extra并没有直接提供"KMedoids"参数。

"KMedoids"是一种聚类算法，它是K-Means算法的一种改进版本。与K-Means算法不同的是，KMedoids算法选择代表性的样本作为聚类中心，而不是使用样本的均值。这样做的好处是，KMedoids算法对于离群点更加鲁棒，并且可以处理非欧几里德距离的数据。

如果你想在Sklearn extra中使用"KMedoids"算法，你可以考虑使用第三方库pyclustering。pyclustering是一个Python的聚类算法库，它提供了多种聚类算法，包括KMedoids算法。

以下是使用pyclustering库进行KMedoids聚类的示例代码：

from pyclustering.cluster.kmedoids import kmedoids
from pyclustering.cluster import cluster_visualizer
from pyclustering.utils import read_sample

# 加载数据
data = read_sample('data.csv')

# 创建KMedoids对象
kmedoids_instance = kmedoids(data, initial_medoids=[1, 3, 5])

# 运行KMedoids算法
kmedoids_instance.process()

# 获取聚类结果
clusters = kmedoids_instance.get_clusters()

# 可视化聚类结果
visualizer = cluster_visualizer()
visualizer.append_clusters(clusters, data)
visualizer.show()

在上面的示例代码中，我们首先加载数据，然后创建一个KMedoids对象，并指定初始的聚类中心。接下来，我们运行KMedoids算法，并获取聚类结果。最后，我们使用可视化工具将聚类结果可视化展示出来。

腾讯云提供了多种与机器学习和人工智能相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）和腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/aiopen）等。这些产品和服务可以帮助开发者在云计算环境中进行机器学习和人工智能的开发和部署。