О программе: «Кластеризация k-Medoids» сочетает в себе алгоритмы k-Means и алгоритмы сдвига медоидов с целью разделения n-наблюдений на k кластеров, в которых каждое наблюдение принадлежит кластеру с ближайшим медоид. Медоид конечного набора данных — это точка данных (одно из наблюдений) из этого набора, средняя непохожесть которой на все точки данных минимальна. Ввод: Функция принимает следующие входные данные: Метрика взвешивания терминов : метрика, которую следует учитывать..