Метод k-медиан




Главная
Новости
Статьи
Строительство
Ремонт
Дизайн и интерьер
Строительная теплофизика
Прочность сплавов
Основания и фундаменты
Осадочные породы
Прочность дорог
Минералогия глин
Краны башенные
Справочник токаря
Цементный бетон




23.06.2021


22.06.2021


20.06.2021


20.06.2021


20.06.2021


20.06.2021


19.06.2021





Яндекс.Метрика

Метод k-медиан

11.05.2021


Метод k {displaystyle k} -медиан — применяемая в статистике и машинном обучении вариация метода k {displaystyle k} -средних для задач кластеризации, где для определения центроида кластера вместо среднего вычисляется медиана. Такой подход соответствует минимизации ошибки по всем кластерам в метрике с 1-нормой, вместо метрики с 2-нормой, используемой в стандартном методе k {displaystyle k} -средних.

Задача определения k {displaystyle k} -медиан состоит в поиске таких k {displaystyle k} центров, что сформированные по ним кластеры будут наиболее «компактными». Формально, при заданных точках данных x i {displaystyle x_{i}} , k {displaystyle k} центров c j {displaystyle c_{j}} должны быть выбраны так, чтобы минимизировать сумму расстояний от каждой x i {displaystyle x_{i}} до ближайшего c j {displaystyle c_{j}} .

Метод иногда работает лучше, чем метод k {displaystyle k} -средних, где минимизируется сумма квадратов расстояний. Критерий суммы расстояний широко используется для транспортных задач.

Ещё альтернатива — метод k {displaystyle k} -медоидов, в котором ищут оптимальный медоид, а не медиану кластера (медоид является одной из точек данных, в то время как медианы таковыми быть не обязаны).