K-medoids

K-medoids je zhlukovací algoritmus podobný k-means, ktorý ako stred každého zhluku používa skutočný dátový bod, čím býva odolnejší voči extrémnym hodnotám.

Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi treba poznať vstupy, kroky výpočtu, výstup a podmienky, pri ktorých je výsledok spoľahlivý.

Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.

Rizikom je nesprávny vstup, nevhodná voľba postupu, numerická nestabilita alebo použitie mimo overeného rozsahu. Prevenciou sú hraničné testy, porovnanie s referenčným riešením a meranie chýb.

K-medoids sa od pojmov K-means, K-nearest neighbors, Kalman filter odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.