Публикации по теме 'k-means'
Кластеризация - простое объяснение и реализация на Python.
Давайте сначала разберемся с некоторыми важными концепциями.
Евклидово расстояние
Сходство между наблюдениями измеряется с помощью показателя, называемого Евклидово расстояние .
Евклидово расстояние между двумя точками (x1, y1) и (x2, y2) рассчитывается следующим образом:
Итак, на приведенном выше рисунке евклидово расстояние между двумя точками (1, 4) и (4, 1) равно:
Центроид
Центр кластера называется центроидом. Он рассчитывается как среднее значение координат..
Кластеризация K-средних: введение
Исследование и внедрение K-средних
Кластеризация K-средних — это неконтролируемый алгоритм машинного обучения. Поясним это предложение немного подробнее.
Цель кластеризации состоит в том, чтобы разделить данные на однородные кластеры. Точки в каждом кластере больше похожи друг на друга, чем на точки в других кластерах.
Неконтролируемое машинное обучение обучается на наборе данных без каких-либо меток. Цель состоит в том, чтобы обнаружить закономерности или отношения в данных,..
Обучение без учителя с использованием взвешенных K-средних
K-Means - это простой для понимания и часто используемый алгоритм кластеризации. Этот метод обучения без учителя начинается со случайного определения k центроидов или k средних. Затем он генерирует кластеры, итеративно выполняя следующие две задачи:
Каждая точка данных назначается кластеру таким образом, что она находится ближе к своему собственному центру кластера, чем любой другой центр кластера. Другими словами, евклидово расстояние каждой точки данных с центроидами минимально для ее..
Краткое руководство по кластеризации K-средних на примере Python (Scikit-learn)
Кластеризация K-средних — один из широко используемых алгоритмов кластеризации из-за его простоты. В одном предложении кластеризация K-средних сводится к выбору случайных центроидов и назначению близких точек данных к центроидам. В этой статье я объясню, как работает алгоритм кластеризации K-средних, и расскажу, как реализовать этот алгоритм с помощью Python.
Кластеризация K-средних
Вот как работает кластеризация K-средних. По сути, он повторяет перемещение центроидов и назначение..
Что такое кластеризация K-средних ?
✏️ Что такое кластеризация?
Кластеризация — это задача группировки набора объектов таким образом, чтобы объекты в одной группе были более похожи друг на друга, чем на объекты в других группах.
✏️ Что такое K означает кластеризацию?
Кластеризация методом K-средних – это метод векторного квантования, первоначальный из обработки сигналов, целью которого является разбиение n наблюдений на k кластеров, в которых каждое наблюдение принадлежит кластеру с ближайшим , послуживший..
Разве ты не будешь моим ближайшим соседом?
Разве ты не будешь моим ближайшим соседом?
K-ближайший сосед (k-NN) — это непараметрический метод, который можно использовать для задач классификации и прогнозирования регрессии. Однако он более широко используется в задачах классификации.
Это также контролируемый алгоритм обучения. Это означает, что обучающие данные известны, и алгоритм выводит прогноз на основе того, что он узнал из прошлых данных.
В случаях классификации и регрессии входные данные состоят из k ближайших..
Построение k значит из примера
K означает алгоритм кластеризации, целью которого является группировка объектов.
Начнем с примера, используемые данные будут взяты из двух нормальных распределений. Первое нормальное распределение будет иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1, а второе будет иметь среднее значение 4 и стандартное отклонение 1. Причина использования двух нормальных распределений заключается в том, что они образуют два кластера, которые мы можем легко идентифицировать и использовать в..
