Video: ¿Cómo se calculan las medias de K?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
K - Medio Agrupación
Seleccione k puntos al azar como centros de conglomerados. Asigne objetos a su centro de grupo más cercano de acuerdo con la función de distancia euclidiana. Calcular el centroide o significar de todos los objetos de cada grupo. Repita los pasos 2, 3 y 4 hasta que se asignen los mismos puntos a cada grupo en rondas consecutivas.
Por lo tanto, ¿qué significa K en K?
K - medio La agrupación en clústeres es uno de los algoritmos de aprendizaje automático sin supervisión más simples y populares. En otras palabras, el K - medio el algoritmo identifica k número de centroides, y luego asigna cada punto de datos al clúster más cercano, mientras mantiene los centroides lo más pequeños posible.
Además, ¿una forma de encontrar el valor de K para K significa agrupamiento? Básicamente no existe tal método que puede determinar exactamente el valor de k . Hay varias técnicas que se siguen para obtener la exacta valor de k . los significar distancia entre el punto de datos y el grupo es lo mas importante factor que puede determinar el valor de k y esto método es común comparar.
Simplemente, ¿cómo funciona el algoritmo de K significa?
los k - significa algoritmo de agrupamiento intenta dividir un conjunto de datos anónimos dado (un conjunto que no contiene información sobre la identidad de clase) en un número fijo ( k ) de agrupaciones. Inicialmente k se elige un número de los denominados centroides. Cada centroide se establece a partir de entonces en la aritmética significar del clúster que define.
¿Por qué K significa?
los K - medio El algoritmo de agrupación en clústeres se utiliza para encontrar grupos que no se han etiquetado explícitamente en los datos. Esto se puede utilizar para confirmar las suposiciones comerciales sobre qué tipos de grupos existen o para identificar grupos desconocidos en conjuntos de datos complejos.
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