In statistica , un medoid è il rappresentante più centrale di una classe. L' algoritmo k-medoid è un algoritmo di partizionamento più robusto rispetto ai valori anomali ( valori anomali ) rispetto a quello di k-means (k-mean).
Come il k-mean, l'algoritmo k-medoid minimizza l' errore quadratico medio che è la distanza tra i punti della classe e il punto centrale (o medoid).