ıllı Internet y Tecnologías de la Información (2018)

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[Enciclopedia Online Gratuita] Diccionario de Internet y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC):

ıllı medoids : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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k-medoids es un algoritmo de agrupamiento (del inglés clustering) relacionado con los algoritmos k-means y medoidshift.


Tanto el k-medoids como el k-means son algoritmos que trabajan con particiones (dividiendo el conjunto de datos en conjuntos) y los dos procuran disminuir al mínimo la distancia entre puntos que se agregarían a un conjunto y otro punto designado como el centro de ese conjunto. En contraste con el algoritmo k-means, k-medoids elige datapoints como centros y trabaja con una métrica arbitraria de distancias entre datapoints en lugar de utilizar la regla l2undefined. En mil novecientos ochenta y siete se planteó este procedimiento para el trabajo con la regla l1undefined y otras distancias.


K-medoid es una técnica tradicional de particionado de conjuntos que divide los datos formados por n objetos en k conjuntos (con k conocido por adelantado).


Es más robusto frente al estruendos y a partes apartadas que k-means pues minimiza una suma de disimilaridades (entre pares de puntos) en lugar de una suma de distancias euclidianas cuadradas.


Un medoid puede ser definido como el objeto de un conjunto cuya disimilaridad media a todos y cada uno de los objetos en el conjunto es mínima. Es el punto situado máas cara el centro en todo el conjunto.


Agrupar el próximo conjunto de datos de diez objetos en 2 conjuntos (k = dos).


Considera el próximo conjunto de datos:

Figura once - distribución de los datos.X126X234X338X447X562X664X773X874X985X1076Figura doce - conjuntos tras el paso 1.

Inicializar k centros.


Asumir x2 y x8 está marcados como medoids, conque los centros son c1 = (tres,4) y c2 = (siete con cuatro).


Calcular distancias a cada centro para asociar cada objeto a su medoid más próximo. El costo está calculado usando distancia de Manhattan. Costos al medoid más próximo están mostrados en bastardilla en la tabla.

Costo (distancia) a c1ic1Objetos (Xi)Costo (distancia)1342633343844344745346256346437347359348561034766Costo (distancia) a c2ic2Objetos (Xi)Costo (distancia)1742673743884744765746236746417747319748521074762

Entonces los conjuntos serían:


Cluster1 = undefined


Cluster2 = undefined


Dado que los puntos (dos,6) (tres,8) y (cuatro,7) son más próximos a c1, por este motivo forman un conjunto, al paso que el resto puntos forman otro conjunto.


Así que el costo total implicado es dos.


Donde el costo entre cualquier 2 puntos se ha calculado usando la fórmula:


costo(x,c)=?k=1d|xi-ci|x_undefined-c_undefined


donde x es cualquier objeto, c es el medoid, y d es la dimensión del objeto, en un caso así dos.


El costo total es la suma de los costos de los objetos a su medoid en el conjunto, siendo:

costototal=undefined+undefinedcostototal=(3+4+4)+(3+1+1+2+2)costototal=20undefinedFigura trece - conjuntos tras el paso dos.

Selecciona uno de los no medoids O'.


Asumimos O' = (siete con tres).


Ahora los medoids son c1(tres,4) y O'(siete con tres).


Si c1 y O' son nuevo medoids, calcular el costo total implicado.


Utilizando la fórmula del paso 1.

ic1Objetos (Xi)Costo (distancia)1342633343844344745346256346438347449348561034766iO'Objetos (Xi)Costo (distancia)1732683733894734775736226736428737419738531073763Figura dos. K-medoids frente a k-Medios. Figs dos.1a-dos.1f presenta un caso propio de la convergencia de k-means a un mínimo local. Este resultado de k-means contraría la estructura de conjunto obvia del conjunto de datos. En este caso, el algoritmo k-medoids (Figs dos.2a-dos.2h) con exactamente la misma situación inicial de medoids (Fig. dos.2a) confluye a la estructura de conjunto obvia. Los círculos más pequeños son objetos, las 4 estrellas de rayo son centroids (medias), las 9 estrellas de rayo son medoids.?

costototal=3+4+4+2+2+1+3+3costototal=22undefined


Siendo el costo del intercambio de medoids de c2 a O':

S=costototalactual-costototalpasado=22-20=2>0undefined

De forma que mudar a O' sería una idea mala, conque la elección precedente estaba bien. Conque probamos con otros no-medoids y encontrados que nuestra primera elección era la mejor. Conque la configuración no cambia y el algoritmo acaba acá (puesto que no hay cambio en los medoids).


Puede pasar que ciertos puntos de datos pueden mudar de un conjunto a otro dependiendo de su proximidad a los medoids.


En ciertas situaciones estándares, k-medoids prueba desempeño mejor que k-means. Un caso se presenta en la Fig. dos. La parte más costosa del algoritmo es el cálculo de las distancias entre los puntos o bien objetos. Si fuera aplicable un preprocesamiento cuadrático y el almacenaje, la matriz de distancias puede ser precalculada para lograr una mayor velocidad. Existen ejemplos, donde los autores asimismo introducen una heurística para elegir los k medoids iniciales.?


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