创新应用2：nnmf+DBO+K-Medoids聚类，蜣螂优化算法DBO优化K-Medoids，适合学习和发paper。

核心亮点

降维至精华：我们首先使用nnmf将复杂的数据集降维到3维，保留了数据的主要信息，使其可视化变得简单直观。

优化聚类：接着，采用蜣螂优化算法DBO对K-Medoids聚类进行优化，利用轮廓系数信息构建目标函数，自动寻找最佳的聚类数量和距离度量，以达到最优的数据分组效果。

聚类数量k：可以修改聚类数量优化范围

选择三个距离度量进行优化：sqeuclidean（欧氏距离平方）、cityblock（Block距离，也叫绝对值距离）、cosine（夹角余弦）。

代码详细中文注释，高效管理，可读性和二次开发都很好

实验结果如下：

ID:5559

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