Hogyan számítják ki a K átlagot?
Hogyan számítják ki a K átlagot?

Videó: Hogyan számítják ki a K átlagot?

Videó: Hogyan számítják ki a K átlagot?
Videó: Укладка плитки и мозаики на пол за 20 минут .ПЕРЕДЕЛКА ХРУЩЕВКИ от А до Я. #26 2024, Lehet
Anonim

K - Eszközök Klaszterezés

Válassza ki k pontok véletlenszerűen, mint klaszterközpontok. Rendelje hozzá az objektumokat a legközelebbi klaszterközépponthoz az euklideszi távolságfüggvény szerint. Kiszámítja a súlypont ill átlagos az egyes klaszterek összes objektumáról. Ismételje meg a 2., 3. és 4. lépést mindaddig, amíg ugyanazokat a pontokat nem rendeli hozzá az egyes klaszterekhez az egymást követő körökben.

Ebből mit jelent a K K-ben?

K - eszközök A klaszterezés az egyik legegyszerűbb és legnépszerűbb felügyelt gépi tanulási algoritmus. Más szóval a K - eszközök algoritmus azonosítja k súlypontok számát, majd minden adatpontot hozzárendel a legközelebbi klaszterhez, miközben a centroidokat a lehető legkisebbre tartja.

Továbbá, a K értékének megtalálásának módja klaszterezést jelent? Alapvetően ilyen nincs módszer amely pontosan meghatározhatja a érték nak,-nek k . Különféle technikák vannak, amelyeket követnek a pontos elérése érdekében érték nak,-nek k . Az átlagos távolság az adatpont és a fürt a legfontosabb tényező amely meghatározhatja a érték nak,-nek k és ez módszer gyakori az összehasonlítás.

Egyszerűen, hogyan működik K jelentése: algoritmus?

Az k - klaszterezési algoritmust jelent egy adott névtelen adathalmazt (olyan halmazt, amely nem tartalmaz információt az osztályazonosságról) egy rögzített számra próbál felosztani ( k ) a klaszterek. Alapvetően k az úgynevezett centroidok számát választjuk. Ezután minden súlypontot az aritmetikára kell beállítani átlagos az általa meghatározott klaszterből.

Miért a K jelentése?

Az K - eszközök klaszterezési algoritmust használunk olyan csoportok keresésére, amelyek nincsenek kifejezetten megjelölve az adatokban. Ez felhasználható a csoportok létezésére vonatkozó üzleti feltételezések megerősítésére, vagy ismeretlen csoportok azonosítására összetett adatkészletekben.

Ajánlott: