メドイドとは、クラスタリングにおいて各グループの中心に位置する、実際のデータ点のことです。外れ値に強い特徴を持ち、非数値データや任意の距離行列に対しても適用できるため、k-means法を拡張したk-medoids法などで広く利用されています。
メドイドとは
一言でいうと、クラスタリングにおいて「グループを代表する実在のデータ点」のことです。
詳しく解説
クラスタリング手法の一つであるk-medoids法では、各クラスタの中で他のすべてのデータ点との距離の総和が最小になるような実在のデータ点をメドイドとして選出します。非負の距離が定義されていれば数値以外のデータでも扱えるため、多様なデータ解析に利用されます。
具体例・使われ方
顧客セグメンテーションにおいて、アンケート回答の傾向が最もそのグループを象徴している具体的な一人の顧客を代表として選び出す際にメドイドの考え方が活用されます。
似た用語との違い
重心を表すセントロイドとの違いとして、セントロイドは計算によって算出される架空の平均値になり得るのに対し、メドイドは必ず実際のデータ点の中から選ばれるという点があります。
注意点
データ数が増大すると、すべての組み合わせにおける距離の総和を計算するための計算量が膨大になり、実行時間が長くなるというスケーラビリティの限界に注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月5日 14:11