2025 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2025-01-22 17:24
K - moyens Regroupement dans Python . K - moyens le clustering est un algorithme de clustering qui vise à partitionner n observations en k groupes. Initialisation – K initiale moyens ” (centroïdes) sont générés aléatoirement. Mission - K les clusters sont créés en associant chaque observation au centroïde le plus proche.
A côté de cela, à quoi sert K signifie?
K - moyens le clustering est un type d'apprentissage non supervisé, qui est utilisé quand vous avez des données non étiquetées (c'est-à-dire des données sans catégories ni groupes définis). Les centroïdes de la K grappes, qui peuvent être habitué étiqueter les nouvelles données. Étiquettes pour les données d'apprentissage (chaque point de données est affecté à un seul cluster)
que signifie N_init dans K ? Nombre maximum d'itérations du k - moyens algorithme pour une seule exécution. n_init : int, par défaut: 10. Nombre de fois que le k - moyens L'algorithme sera exécuté avec différentes graines centroïdes.
Deuxièmement, que signifie le score K ?
K - moyens est un simple algorithme d'apprentissage automatique non supervisé qui regroupe les données en un nombre spécifié ( k ) de grappes. La méthode du coude s'exécute k - moyens regroupement sur l'ensemble de données pour une plage de valeurs pour k (disons de 1 à 10), puis pour chaque valeur de k calcule une moyenne But pour tous les clusters.
Comment fonctionne l'algorithme K Means ?
Les k - signifie algorithme de clustering tente de diviser un ensemble de données anonymes donné (un ensemble ne contenant aucune information quant à l'identité de la classe) en un nombre fixe ( k ) de grappes. Initialement k nombre de soi-disant centroïdes sont choisis. Chaque centroïde est ensuite réglé sur l'arithmétique moyenne du cluster qu'il définit.
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