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k-medios y k-Medoids clustering

Cluster minimizando la distancia media o medoid, calcule la distancia Mahalanobis

k-means y k-medoids clustering dividen los datos en k número de clústeres mutuamente exclusivos. Estas técnicas asignan cada observación a un clúster minimizando la distancia desde el punto de datos hasta la ubicación media o mediana de su clúster asignado, respectivamente. Mahalanobis distancia es una métrica unitaria calculada usando la desviación media y estándar de los datos de la muestra, y explica la correlación dentro de los datos.

Funciones

kmeansk-means clustering
kmedoidsk-medoids clustering
mahalMahalanobis distance

Temas

Introduction to Cluster Analysis

Understand the basic types of cluster analysis.

k-Means Clustering

Partition data into k mutually exclusive clusters.