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 ⚽ Нужна курсовая?

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”