Medoidによる分割

PAM アルゴリズムは、データセット内にk 個の代表オブジェクト（k medoids）を探索し、クラスタを作成するために、最も近いmedoidに各オブジェクト割り当てる。これは、クラスタ内のオブジェクトと同じクラスタの中心（medoid）との間の非類似度の合計を最小化する。これは、外れ値に敏感でないと考えられるので、k-meansのロバスト・バージョンとして知られる。

XLSTAT-R で実装されているPartitioning Around Medoids は、Rのclusterパッケージのpam関数 (Martin Maechler, Peter Rousseeuw, Anja Struyf, Mia Hubert)を呼び出す。この関数は、silhouette プロットと呼ぶkの数を決定する便利なツールも提供する。