Участник:Антон Тодуа/Partitioning Around Medoids (PAM): различия между версиями
| Строка 7: | Строка 7: | ||
Самый распространённый вариант реализации k-medoids называется PAM (Partitioning Around Medoids). Он представляет собой «жадный» алгоритм с очень неэффективной эвристикой. Данный метод был предложен Кауфманом и _____________ в 1987 году. | Самый распространённый вариант реализации k-medoids называется PAM (Partitioning Around Medoids). Он представляет собой «жадный» алгоритм с очень неэффективной эвристикой. Данный метод был предложен Кауфманом и _____________ в 1987 году. | ||
Алгоритм начинается с выбора набора данных, состоящих из медоидов и остальных объектов. После выбора k произвольных объектов в качестве медоидов, необходимо для каждой пары x_i и m_k вычислить значение S({x_{i}}{m_{k}}). По ходу выполнения алгоритма происходит итеративная замена одного из медоидов x_i одним из остальных объектов m_k, если посчитанное ранее значение S меньше нуля. Процесс будет повторятся, пока медоиды не стабилизируются. | Алгоритм начинается с выбора набора данных, состоящих из медоидов и остальных объектов. После выбора k произвольных объектов в качестве медоидов, необходимо для каждой пары x_i и m_k вычислить значение S(<math>{x_{i}}</math><math>{m_{k}}</math>). По ходу выполнения алгоритма происходит итеративная замена одного из медоидов x_i одним из остальных объектов m_k, если посчитанное ранее значение S меньше нуля. Процесс будет повторятся, пока медоиды не стабилизируются. | ||
Версия от 14:11, 10 октября 2016
Основные авторы описания: Тодуа А.Р., Гусева Ю.В.
Свойства и структура алгоритма
Общее описание алгоритма
Самый распространённый вариант реализации k-medoids называется PAM (Partitioning Around Medoids). Он представляет собой «жадный» алгоритм с очень неэффективной эвристикой. Данный метод был предложен Кауфманом и _____________ в 1987 году.
Алгоритм начинается с выбора набора данных, состоящих из медоидов и остальных объектов. После выбора k произвольных объектов в качестве медоидов, необходимо для каждой пары x_i и m_k вычислить значение S([math]\displaystyle{ {x_{i}} }[/math][math]\displaystyle{ {m_{k}} }[/math]). По ходу выполнения алгоритма происходит итеративная замена одного из медоидов x_i одним из остальных объектов m_k, если посчитанное ранее значение S меньше нуля. Процесс будет повторятся, пока медоиды не стабилизируются.