An Entity of Type: place, from Named Graph: http://dbpedia.org, within Data Space: dbpedia.org

In geometry, the geometric median of a discrete set of sample points in a Euclidean space is the point minimizing the sum of distances to the sample points. This generalizes the median, which has the property of minimizing the sum of distances for one-dimensional data, and provides a central tendency in higher dimensions. It is also known as the 1-median, spatial median, Euclidean minisum point, or Torricelli point. provides a survey of the geometric median problem. See for generalizations of the problem to non-discrete point sets.

Property Value
dbo:abstract
  • In geometry, the geometric median of a discrete set of sample points in a Euclidean space is the point minimizing the sum of distances to the sample points. This generalizes the median, which has the property of minimizing the sum of distances for one-dimensional data, and provides a central tendency in higher dimensions. It is also known as the 1-median, spatial median, Euclidean minisum point, or Torricelli point. The geometric median is an important estimator of location in statistics, where it is also known as the L1 estimator. It is also a standard problem in facility location, where it models the problem of locating a facility to minimize the cost of transportation. The special case of the problem for three points in the plane (that is, m = 3 and n = 2 in the definition below) is sometimes also known as Fermat's problem; it arises in the construction of minimal Steiner trees, and was originally posed as a problem by Pierre de Fermat and solved by Evangelista Torricelli. Its solution is now known as the Fermat point of the triangle formed by the three sample points. The geometric median may in turn be generalized to the problem of minimizing the sum of weighted distances, known as the Weber problem after Alfred Weber's discussion of the problem in his 1909 book on facility location. Some sources instead call Weber's problem the Fermat–Weber problem, but others use this name for the unweighted geometric median problem. provides a survey of the geometric median problem. See for generalizations of the problem to non-discrete point sets. (en)
  • La mediana geométrica de un conjunto discreto de puntos de una muestra en un espacio euclídeo es el punto que minimiza la suma de las distancias a los puntos de la muestra. Esto generaliza el concepto de mediana estadística, que tiene la propiedad de minimizar la suma de distancias para datos unidimensionales, y proporciona una medida de tendencia central en dimensiones superiores. También se conoce como la 1-mediana,​ mediana espacial,​ punto minisum euclidiano,​ o punto de Torricelli. La mediana geométrica es un estimador importante de en estadística, donde así mismo se la conoce como el estimador1.​ También es un indicador estándar en la resolución del problema de , donde modela el problema de localizar una instalación para minimizar el costo del transporte. El caso especial del problema para tres puntos en el plano (es decir, m = 3 y n = 2 en la definición que figura a continuación) también se conoce a veces como el problema de Fermat; surge en la construcción de árboles de Steiner mínimos, y se planteó originalmente como un problema por Pierre de Fermat, y fue resuelto por Evangelista Torricelli. Su solución ahora se conoce como el punto de Fermat del triángulo formado por los tres puntos de la muestra. La mediana geométrica a su vez puede ser generalizada al problema de minimizar la suma de distancias "ponderadas", conocido como el problema de Weber después de ser analizado por Alfred Weber sobre el problema introducido en su libro de 1909 sobre la ubicación de instalaciones.​ Algunas fuentes llaman al problema de Weber el problema de Fermat-Weber, pero en otros casos se usa este nombre para el problema de la mediana geométrica no ponderada. proporciona un muestreo del problema de la mediana geométrica. Véase para generalizaciones del problema a conjuntos de puntos no discretos. (es)
  • Геометрический центр дискретного множества точек евклидова пространства (говоря статистическим языком — выборки) — это точка, в которой минимизируется сумма расстояний до точек множества. Геометрический центр обобщает медиану в математической статистике, которая минимизирует расстояния в одномерной выборке данных. Таким образом, геометрический центр отражает центральную тенденцию в пространствах высокой размерности. Понятие известно также по названиям 1-медиана , пространственная медиана, или точка Торричелли. Геометрический центр является важной оценочной функцией сдвига в статистике, в которой это понятие известно как оценка L1. Поиск геометрического центра является также стандартной задачей при размещении объектов, где моделируется расположение объектов (производства или потребления) с целью минимизации транспортных расходов Специальный случай задачи для трёх точек на плоскости (то есть m=3 и n=2 в терминах, описанных ниже) иногда описывается как задача Ферма. Она возникает при построении минимальных деревьев Штейнера и впервые была поставлена как задача Пьером Ферма, а решил её Эванджелиста Торричелли. Решение этой задачи известно теперь как точка Ферма треугольника. В свою очередь, поиск геометрического центра можно обобщить до задачи минимизации суммы взвешенных расстояний. Эта задача известна как задача Вебера, поскольку Альфред Вебер обсуждал эту задачу в книге 1909-го года по вопросам размещения объектов. Некоторые источники вместо этого используют название задача Ферма – Вебера, но некоторые источники используют то же название для невзвешенной задачи Весоловский дал обзор задачи геометрического центра. Смотрите статью Фекете, Мичела и Бойера с обсуждением обобщения задачи для случая недискретных множеств. (ru)
dbo:thumbnail
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 10324687 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 22393 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 1123997301 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
dbp:wikiPageUsesTemplate
dcterms:subject
gold:hypernym
rdf:type
rdfs:comment
  • In geometry, the geometric median of a discrete set of sample points in a Euclidean space is the point minimizing the sum of distances to the sample points. This generalizes the median, which has the property of minimizing the sum of distances for one-dimensional data, and provides a central tendency in higher dimensions. It is also known as the 1-median, spatial median, Euclidean minisum point, or Torricelli point. provides a survey of the geometric median problem. See for generalizations of the problem to non-discrete point sets. (en)
  • La mediana geométrica de un conjunto discreto de puntos de una muestra en un espacio euclídeo es el punto que minimiza la suma de las distancias a los puntos de la muestra. Esto generaliza el concepto de mediana estadística, que tiene la propiedad de minimizar la suma de distancias para datos unidimensionales, y proporciona una medida de tendencia central en dimensiones superiores. También se conoce como la 1-mediana,​ mediana espacial,​ punto minisum euclidiano,​ o punto de Torricelli. (es)
  • Геометрический центр дискретного множества точек евклидова пространства (говоря статистическим языком — выборки) — это точка, в которой минимизируется сумма расстояний до точек множества. Геометрический центр обобщает медиану в математической статистике, которая минимизирует расстояния в одномерной выборке данных. Таким образом, геометрический центр отражает центральную тенденцию в пространствах высокой размерности. Понятие известно также по названиям 1-медиана , пространственная медиана, или точка Торричелли. (ru)
rdfs:label
  • Mediana geométrica (es)
  • Geometric median (en)
  • Геометрический центр (ru)
owl:differentFrom
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:depiction
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageDisambiguates of
is dbo:wikiPageRedirects of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is owl:differentFrom of
is foaf:primaryTopic of
Powered by OpenLink Virtuoso    This material is Open Knowledge     W3C Semantic Web Technology     This material is Open Knowledge    Valid XHTML + RDFa
This content was extracted from Wikipedia and is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License