K-medoids

K-medoids

En statistiques, un médoide[1] est le représentant le plus central d'une classe. L'algorithme des k-medoids est un algorithme de partitionnement plus robuste aux données aberrantes (outliers) que celui des k-means.

Sommaire

Algorithme

Comme les k-means, l'algorithme des k-medoids minimise l'erreur quadratique moyenne qui est la distance entre les points de la classe et le point central (ou médoide).

Voir aussi

Références

  1. ↑ Stéphane Tufféry, Data mining et Statistique Décisionnelle, page 244, aux éditions Technip

Bibliographie


Wikimedia Foundation. 2010.

Contenu soumis à la licence CC-BY-SA. Source : Article K-medoids de Wikipédia en français (auteurs)

Игры ⚽ Нужен реферат?

Regardez d'autres dictionnaires:

  • K-medoids — The K medoids algorithm is a clustering algorithm related to the K means algorithm and the medoidshift algorithm. Both the K means and K medoids algorithms are partitional (breaking the dataset up into groups) and both attempt to minimize squared …   Wikipedia

  • Medoid — Medoids are representative objects of a data set or a cluster with a data set whose average dissimilarity to all the objects in the cluster is minimal [1] . Medoids are similar in concept to means or centroids, but medoids are always members of… …   Wikipedia

  • k-means clustering — In statistics and data mining, k means clustering is a method of cluster analysis which aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean. This results into a partitioning of… …   Wikipedia

  • Minería de datos — La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la… …   Wikipedia Español

  • Медоид — (в кластерном анализе) объект, принадлежащий набору данных или кластеру, различие (например, по координатам) которого с другими объектами в наборе данных или кластере минимально. Медоиды близки по смыслу центроидам, но в отличие от них, являются… …   Википедия

  • k-means — (метод k средних)  наиболее популярный метод кластеризации. Был изобретён в 1950 х годах математиком Гуго Штейнгаузом[1] и почти одновременно Стюартом Ллойдом[2]. Особую популярность приобрёл после работы Маккуина[3]. Действие алгоритма… …   Википедия

  • List of statistics topics — Please add any Wikipedia articles related to statistics that are not already on this list.The Related changes link in the margin of this page (below search) leads to a list of the most recent changes to the articles listed below. To see the most… …   Wikipedia

  • PAM — or PAM may refer to: Contents 1 Companies 2 Organisations 3 Military …   Wikipedia

  • Cluster analysis — The result of a cluster analysis shown as the coloring of the squares into three clusters. Cluster analysis or clustering is the task of assigning a set of objects into groups (called clusters) so that the objects in the same cluster are more… …   Wikipedia

  • List of mathematics articles (K) — NOTOC K K approximation of k hitting set K ary tree K core K edge connected graph K equivalence K factor error K finite K function K homology K means algorithm K medoids K minimum spanning tree K Poincaré algebra K Poincaré group K set (geometry) …   Wikipedia

Share the article and excerpts

Direct link
… Do a right-click on the link above
and select “Copy Link”