תוכן עניינים:
הגדרה - מה המשמעות של K-Means Clustering?
פירושו של K- clustering הוא אלגוריתם למידה פשוט ללא פיקוח המשמש לפתרון בעיות אשכולות. זה נוקט אחר פרוצדורה פשוטה של סיווג מערך נתונים נתון למספר אשכולות, שהוגדר על ידי האות "k", אשר קבועה מראש. לאחר מכן, האשכולות ממוקמים כנקודות וכל התצפיות או נקודות הנתונים קשורות לאשכול הקרוב ביותר, מחושבים, מותאמים ואז התהליך מתחיל באמצעות ההתאמות החדשות עד שתגיע לתוצאה הרצויה.
פירושו של K-clustering משתמש במנועי חיפוש, פילוח שוק, סטטיסטיקות ואפילו אסטרונומיה.
Techopedia מסביר את K-Means Clustering
אשכול K-אמצעי היא שיטה המשמשת לניתוח אשכולות, במיוחד בכריית נתונים וסטטיסטיקה. הוא נועד לחלק מערכת תצפיות למספר אשכולות (k), והתוצאה היא חלוקת הנתונים לתאי וורונוי. זה יכול להיחשב כשיטה לגלות לאיזו קבוצה אובייקט מסוים שייך באמת.
הוא משמש בעיקר בסטטיסטיקה וניתן ליישם אותו כמעט על כל ענף מחקר. לדוגמה, בשיווק ניתן להשתמש בו לקיבוץ דמוגרפיות שונות של אנשים לקבוצות פשוטות המקלות על המשווקים למקד. אסטרונומים משתמשים בו כדי לנפות כמויות אדירות של נתונים אסטרונומיים; מכיוון שהם לא יכולים לנתח כל אובייקט בזה אחר זה, הם זקוקים לדרך למצוא סטטיסטית נקודות עניין להתבוננות ולחקירה.
האלגוריתם:
- נקודות K ממוקמות בחלל נתוני האובייקט המייצג את קבוצת הצנטריואידים הראשונית.
- כל אובייקט או נקודת נתונים מוקצים ל- k הקרוב ביותר.
- לאחר הקצאת כל האובייקטים, מיקומם של ה- centroids k מחושב מחדש.
- שלבים 2 ו -3 חוזרים על עצמם עד שתנוחות הצנטריואידים כבר לא זזות.
