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 <math>k</math> произвольных объектов в качестве медоидов, необходимо для каждой пары x_i и m_k вычислить значение < | Алгоритм начинается с выбора набора данных, состоящих из медоидов и остальных объектов. После выбора <math>k</math> произвольных объектов в качестве медоидов, необходимо для каждой пары <math>{x_i}</math> и <math>{m_k}</math> вычислить значение <math>S({x_{i}}{m_{k}})</math>. По ходу выполнения алгоритма происходит итеративная замена одного из медоидов <math>x_i</math> одним из остальных объектов m_k, если посчитанное ранее значение S меньше нуля. Процесс будет повторятся, пока медоиды не стабилизируются. | ||
Версия от 14:13, 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 [math]\displaystyle{ k }[/math] произвольных объектов в качестве медоидов, необходимо для каждой пары [math]\displaystyle{ {x_i} }[/math] и [math]\displaystyle{ {m_k} }[/math] вычислить значение [math]\displaystyle{ S({x_{i}}{m_{k}}) }[/math]. По ходу выполнения алгоритма происходит итеративная замена одного из медоидов [math]\displaystyle{ x_i }[/math] одним из остальных объектов m_k, если посчитанное ранее значение S меньше нуля. Процесс будет повторятся, пока медоиды не стабилизируются.