Vidéo: Comment K signifie-t-il calculé ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
K - Moyens Regroupement
Sélectionner k points au hasard comme centres de cluster. Attribuez les objets à leur centre de cluster le plus proche selon la fonction de distance euclidienne. Calculer le centre de gravité ou moyenne de tous les objets de chaque cluster. Répétez les étapes 2, 3 et 4 jusqu'à ce que les mêmes points soient attribués à chaque groupe lors de tours consécutifs.
Ici, que signifie K dans K ?
K - moyens le clustering est l'un des algorithmes d'apprentissage automatique non supervisé les plus simples et les plus populaires. En d'autres termes, le K - moyens l'algorithme identifie k nombre de centroïdes, puis alloue chaque point de données au cluster le plus proche, tout en gardant les centroïdes aussi petits que possible.
De plus, un moyen de trouver la valeur K pour K signifie-t-il un regroupement? Fondamentalement, il n'y a pas de tel méthode qui peut déterminer exactement la valeur de k . Il existe différentes techniques qui sont suivies afin d'obtenir le valeur de k . Les moyenne distance entre le point de données et le grappe est un des plus importants facteur qui peut déterminer la valeur de k et ça méthode est commun de comparer.
Simplement, comment K signifie que l'algorithme fonctionne?
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.
Pourquoi K signifie ?
Les K - moyens L'algorithme de clustering est utilisé pour trouver des groupes qui n'ont pas été explicitement étiquetés dans les données. Cela peut être utilisé pour confirmer les hypothèses commerciales sur les types de groupes existants ou pour identifier des groupes inconnus dans des ensembles de données complexes.
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