K-Means (k-середніх) - це популярний алгоритм кластеризації в машинному навчанні, який використовується для групування даних на основі їхньої подібності. Основна ідея K-Means полягає в розділенні набору даних на "k" кластерів, де "k" - це передвстановлена кількість кластерів, яку ви вибираєте перед виконанням алгоритму.
Ось як працює алгоритм K-Means:
- Ініціалізація: Ви вибираєте "k" центрів кластерів випадковим чином або на основі певної логіки.
- Призначення: Кожна точка даних призначається тому кластеру, чий центр є найближчим за допомогою певної метрики відстані, зазвичай евклідової відстані.
- Оновлення центрів: Після призначення всіх точок до кластерів, обчислюються нові центри для кластерів, які стають середніми значеннями всіх точок, що належать кластеру.
- Повторення: Кроки 2 і 3 повторюються до тих пір, поки центри кластерів не стабілізуються або досягнуть певної умови завершення (наприклад, максимальна кількість ітерацій).
- Результат: Після завершення алгоритму кожна точка даних призначена до одного з "k" кластерів, і ви отримуєте готову кластеризацію даних.
K-Means досить простий і швидкий алгоритм кластеризації, і він може бути використаний для різних завдань, включаючи сегментацію клієнтів, аналіз даних та візуалізацію. Важливо відзначити, що вибір початкових центрів кластерів може вплинути на результат, і існують різні варіації K-Means, які можуть покращити його ефективність в певних ситуаціях.
Коментарі
Дописати коментар