Mis on kohandatud k-keskmiste klastrite optimeerimisprotsessi eesmärk?
Kohandatud k-keskmiste klastrite optimeerimisprotsessi eesmärk on leida klastrite optimaalne paigutus, mis minimeerib klastrisisest ruutude summat (WCSS) või maksimeerib klastrivahelist ruutude summat (BCSS). Kohandatud k-keskmiste klasterdamine on populaarne järelevalveta masinõppe algoritm, mida kasutatakse sarnaste andmepunktide rühmitamiseks klastriteks nende põhjal.
Mis on k-keskmiste klasterdamise eesmärk ja kuidas see saavutatakse?
K-keskmiste klastrite eesmärk on jaotada antud andmekogum k erinevaks klastriks, et tuvastada andmete aluseks olevad mustrid või rühmitused. See järelevalveta õppimisalgoritm määrab iga andmepunkti klastrile lähima keskmise väärtusega, sellest ka nimi "k-means". Algoritmi eesmärk on minimeerida klastrisisest dispersiooni või
Kuidas k-keskmise algoritm töötab?
K-keskmiste algoritm on populaarne järelevalveta masinõppetehnika, mida kasutatakse andmepunktide rühmitamiseks erinevatesse rühmadesse. Seda kasutatakse laialdaselt erinevates valdkondades, nagu piltide segmenteerimine, klientide segmenteerimine ja anomaaliate tuvastamine. Selles vastuses anname üksikasjaliku selgituse selle kohta, kuidas k-keskmise algoritm töötab, sealhulgas sellega seotud sammud ja