Algorithme des k-médoïdes

En statistiques, un médoïde[2] est le représentant le plus central d'une classe. L'algorithme des k-médoïdes est un algorithme de partitionnement plus robuste vis-à-vis des données aberrantes (outliers) que celui des k-means (k-moyennes).

K-medoids versus k-means. Les figures 1a-1f présentent représente un cas typique de la convergence de l'algorithme des k-moyennes vers un minimum local. Le résultat de la classification par les k-moyennes est ici en contradiction avec le partitionnement évident des données. Les figures 2a-2h présente l'algorithme des k-medoids avec la même configuration initiale des medoïdes (Fig. 2a) et converge vers la classification la plus évidente. Les petits cercles représentent les données, les étoiles à 4 branches représentent les moyennes, et les étoiles à neuf branches les médoïds[1]

Algorithme

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

Voir aussi

Références
  1. The illustration was prepared with the Java applet, E.M. Mirkes, K-means and K-medoids: applet. University of Leicester, 2011.
  2. Stéphane Tufféry, Data Mining et statistique décisionnelle, Éditions Technip, page 244

Bibliographie
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