
 è un algoritmo di clustering partizionale correlato all'algoritmo K-means. Prevede in input un insieme di n oggetti e un numero k che determina quanti cluster si vogliono in output.
Entrambi gli algoritmi sono partizionali (suddividendo il dataset in gruppi) ed entrambi cercano di minimizzare l'errore quadratico medio, la distanza tra punti di un cluster e il punto designato per esserne il centro. In K-means il punto è "artificiale" — è la pura media di tutti i punti nel cluster. Nel K-medoids è usato il punto collocato più centralmente, in questo modo il centro è uno dei datapoint attuali. K-medoids è più robusto al rumore e agli outlier rispetto al k-means.
Un medoid può essere definito come un oggetto di un cluster la cui dissimilarità media rispetto a tutti gli oggetti nel cluster è minima, in questo modo esso sarà il punto più centrale di un dato dataset.
L'algoritmo di clustering è il seguente:
Si deve clusterizzare il seguente data set di 10 oggetti in 2 cluster, quindi n è 10 e k è 2:
Si inizializzano i k centri.
Assumiamo che C1=(3,4) e C2=(7,4) siano i nostri medoid iniziali.
Calcoliamo la distanza così da associare ogni data object al suo medoid più vicino.
Iniziamo quindi il clustering:
Essendo (3,4) (2,6) (3,8) e (4,7) punti vicini a c1 essi formeranno un cluster mentre i punti rimanenti ne formeranno un altro.
Il costo totale sarà 20.
Il costo tra 2 punti qualsiasi è trovato usando la formula
formula_1
Il costo totale è la somma dei costi per gli oggetti dal proprio medoid.
Costo totale= {cost((3,4),(2,6)) + cost((3,4),(3,8)) + cost((3,4),(4,7))} + {cost((7,4),(6,2)) + cost((7,4),(6,4)) + cost((7,4),(7,3)) + cost((7,4),(8,5)) + cost((7,4),(7,6))} = 3 + 4 + 4 + 3 + 1 + 1 + 2 + 2 = 20
Selezione di un nonmedoid O' in modo casuale.
Assumiamo O'=(7,3)
I medoid sono quindi c1(3,4) e O'(7,3).
Se c1 e O' sono nuovi medoid, si calcola il costo totale usando la formula al passo 1.
Costo totale = 3 + 4 + 4 + 2 + 2 + 1 + 3 + 3 = 22
Così il costo per cambiare il medoid da c2 a O' sarà:
S = Costo totale attuale – Costo totale precedente = 22 - 20 = 2 > 0
Quindi cambiare medoid in O' non è una buona idea, la scelta precedente è stata buona e l'algoritmo termina in questo punto (in quanto non ci sono cambiamenti per i medoid).
Può accadere che qualche data point possa migrare da un cluster ad un altro, ciò dipende dalla vicinanza rispetto al nuovo medoid scelto.


Nell'ambito della scienza dei dati l'analisi dei dati è un processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione di dati con il fine di evidenziare informazioni che suggeriscano conclusioni e supportino le decisioni strategiche aziendali. L'analisi di dati ha molti approcci e sfaccettature, il che comprende tecniche diversissime tra loro che si riconoscono con una serie di definizioni varie nel commercio, le scienze naturali e sociali.
Il data mining è una tecnica particolare di analisi dei dati che si focalizza nella modellazione e scoperta di conoscenza per scopi predittivi piuttosto che descrittivi. Il business intelligence identifica l'analisi di dati che si basa fondamentalmente sull'aggregazione, focalizzandosi sulle informazioni aziendali. Nell'ambito dei big data si parla di big data analytics. Nelle applicazioni statistiche, gli studiosi dividono l'analisi dei dati in statistica descrittiva, analisi dei dati esplorativa (ADE) e analisi dei dati di conferma (ADC). L'ADE si concentra sullo scoprire nuove caratteristiche presenti nei dati, mentre l'ADC nel confermare o falsificare le ipotesi esistenti. L'analisi predittiva si concentra sull'applicazione di modelli statistici o strutturali per classificazione o il forecasting predittivo, mentre l'analisi testuale applica tecniche statistiche, linguistiche e strutturali per estrarre e classificare informazioni da fonti testuali, una categoria di dati non-strutturati.
L'integrazione di dati è un precursore dell'analisi dei dati, la quale è collegata alla visualizzazione di dati.
