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K-medoids

K-medoids è un algoritmo di clustering partizionale correlato all'algoritmo K-means.

9 relazioni: Algoritmo, Dataset, Distanza (matematica), Distanza di Minkowski, Distanza euclidea, Errore quadratico medio, Geometria del taxi, K-means, Outlier.

Algoritmo

Un algoritmo è un procedimento che risolve un determinato problema attraverso un numero finito di passi elementari.

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Dataset

Un dataset (o data set) è una collezione di dati.

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Distanza (matematica)

L'accezione matematica del termine distanza ha un significato analogo a quello dell'uso comune, cioè quello della misura della "lontananza" tra due punti di un insieme al quale si possa attribuire qualche carattere spaziale.

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Distanza di Minkowski

In matematica, la distanza di Minkowski è una distanza in uno spazio euclideo che può essere considerata una generalizzazione sia della distanza euclidea che della distanza di Manhattan.

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Distanza euclidea

In matematica, la distanza euclidea è la distanza tra due punti, ossia la misura del segmento avente per estremi i due punti.

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Errore quadratico medio

In statistica, l'errore quadratico medio (in inglese Mean Squared Error, MSE) indica la discrepanza quadratica media fra i valori dei dati osservati ed i valori dei dati stimati.

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Geometria del taxi

In matematica, la geometria del taxi o distanza di Manhattan (in inglese Taxicab geometry o Manhattan distance) è un concetto geometrico introdotto da Hermann Minkowski secondo il quale la distanza tra due punti è la somma del valore assoluto delle differenze delle loro coordinate.

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K-means

L'algoritmo K-means è un algoritmo di clustering partizionale che permette di suddividere un insieme di oggetti in K gruppi sulla base dei loro attributi.

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Outlier

Outlier è un termine utilizzato in statistica per definire, in un insieme di osservazioni, un valore anomalo e aberrante; un valore quindi chiaramente distante dalle altre osservazioni disponibili.

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Riorienta qui:

K medoids.

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