Obsah:
Definice - Co znamená K-Means Clustering?
K-znamená klastrování je jednoduchý bezohledový algoritmus učení, který se používá k řešení problémů s klastrováním. Následuje jednoduchý postup klasifikace dané sady dat do několika shluků definovaných písmenem „k“, které je předem stanoveno. Klastry se pak umístí jako body a všechna pozorování nebo datové body jsou spojeny s nejbližší klastrem, spočítají se, upraví a poté se proces začne používat s novými úpravami, dokud není dosaženo požadovaného výsledku.
Seskupení K-znamená použití ve vyhledávačích, segmentaci trhu, statistikách a dokonce i astronomii.
Techopedia vysvětluje K-Means Clustering
K-znamená shlukování je metoda používaná pro shlukovou analýzu, zejména v těžbě dat a statistikách. Jeho cílem je rozdělit soubor pozorování do několika shluků (k), což má za následek rozdělení dat do Voronoiho buněk. Lze to považovat za metodu zjišťování, ke které skupině určitý objekt skutečně patří.
Používá se hlavně ve statistice a lze jej použít téměř ve všech oborech studia. Například v marketingu může být použita k seskupení různých demografických údajů lidí do jednoduchých skupin, které obchodníkům usnadňují cílení. Astronomové jej používají k prosazení obrovského množství astronomických dat; Protože nemohou analyzovat každý objekt jeden po druhém, potřebují způsob, jak statisticky najít zajímavá místa pro pozorování a vyšetřování.
Algoritmus:
- K-body se umístí do datového prostoru objektu představujícího počáteční skupinu centroidů.
- Každý objekt nebo datový bod je přiřazen k nejbližší k.
- Po přiřazení všech objektů se přepočítají polohy k centroidů.
- Kroky 2 a 3 se opakují, dokud se polohy centroidů již nepohybují.
