La méthode des k-médoïdes est une technique de classification automatique par réallocations. Sa particularité repose essentiellement sur la notion de médoïde, qui correspond au point représentatif d’un ensemble d’observations associées à un groupe. Si les classes sont relativement convexes, sa position dans l’espace de représentation est très proche du barycentre. En revanche, pour les classes non convexes, ou en présence de points atypiques, il se révèle autrement plus robuste en dépassant le caractère artificiel du barycentre.
Ce support présente les idées sous-jacentes à la méthode. L’algorithme PAM (partitioning around medoids) – qui est une des implémentations les plus connues de l’approche - est détaillé, ainsi que CLARA (clustering large applications) qui se révèle plus adapté au traitement des grandes bases de données. Le critère silhouette est mis en avant pour identifier le nombre adéquat de classes, vieux serpent de mer de la classification automatique.
Mots-clés : classification automatique, typologie, clustering, apprentissage non supervisé, classification par partition, méthodes de réallocation, médoïde, PAM, partitioning aroung medoids, CLARA, clsutering large applications, critère silhouette, graphique silhouette
Document : Classification - Algorithme des k-médoïdes
Références :
Tutoriel Tanagra, "Clustering : méthode des centres mobiles", octobre 2016.
Tutoriel Tanagra, "Clustering : caractérisation des classes", septembre 2016.
Tutoriel Tanagra, "Classification ascendante hiérarchique - Diapos", juillet 2016.
Tutoriel Tanagra, "Classification automatique sous R", octobre 2015.
Tutoriel Tanagra, "Classification automatique sous Python", mars 2016.
