无线Mesh网络是一种多跳无线网络拓扑结构，具有自组织、自愈能力强的特点。在这种网络结构中，节点能够相互协作，共享网络资源，为终端用户提供接入Internet的服务。无线Mesh网络中的节点主要分为两大类：普通接入点（AP）和网关节点。AP节点负责提供无线覆盖，使移动用户能够接入网络，而网关节点则起到连接无线网络与有线网络的桥梁作用，负责将数据包转发至Internet。
文章提出了一种改进的k-medoids网络节点聚类算法，通过分析无线Mesh网络节点的空间属性，将网关部署问题转化为空间节点数据聚类问题。算法构建了网络拓扑图的邻接矩阵，利用邻接矩阵选择具有最多一跳连接节点数的对象作为初始簇中心。在传统聚类算法中，通常使用距离作为度量节点间相似度的参数。但在这篇论文中，将网络跳数作为聚类算法的距离参数来使用，将最小化跳数之和作为优化目标。算法的迭代方法通过不断迭代优化聚类中心，最终获得稳定的聚类和分组结果。
通过实验结果可以发现，离散的网络节点在空间上具备聚类特性。采用文章提出的算法，可以有效降低平均跳数和最大跳数，从而实现网络节点的有效分组和网关的快速发现。这一点对于无线Mesh网络的性能优化具有重要意义。
k-medoids算法是k-means算法的一种改进版本，它选取数据点作为聚类中心，从而避免了k-means算法中由于平均点可能不存在的缺点。在无线Mesh网络中应用k-medoids算法，能够保证选出的聚类中心是网络中实际存在的节点，这有助于在实际网络环境中实现算法的稳定性和实用性。
文章中还提到了网络跳数的概念，它是指数据包从一个节点通过若干中间节点到达目标节点所经过的跳数。在无线Mesh网络中，网络跳数可以反映节点间通信的间接程度，跳数越多，数据传输的路径越长，网络效率就越低。通过最小化跳数之和，可以使得网络的数据传输路径最优化，从而提高网络整体的性能。
此外，文章中还涉及到无线Mesh网络的拓扑结构和节点部署问题。拓扑结构是指网络中节点和链路的布局方式，它直接影响到网络的覆盖范围、传输效率等关键性能指标。在无线Mesh网络中，节点部署需要考虑到诸多因素，如节点的覆盖范围、位置关系、功率控制等。通过优化节点部署，可以有效地扩大网络的覆盖范围，提高网络的冗余度和鲁棒性。
通过分析无线Mesh网络节点的空间属性，利用改进的k-medoids聚类算法，不仅可以简化网关部署问题，还可以有效提高网络节点分组的效率和降低网络跳数。这对于无线Mesh网络的研究与应用具有重要的指导意义和应用价值。
