Зміст:
Алгоритм K-means є одним із найпопулярніших методів кластеризації даних у машинному навчанні. Він допомагає групувати об'єкти в наборі даних на основі їх схожості та відмінностей. Кластеризація дозволяє виявити приховані закономірності та зрозуміти структуру даних. К-means є простим та швидким алгоритмом, який може бути ефективно застосований до різних типів даних.
Принцип роботи алгоритму K-means полягає у поділі набору даних на заздалегідь задану кількість кластерів. Алгоритм ітеративно оновлює становище центрів кластерів і надає кожен об'єкт найближчому кластеру кожної ітерації. Для цього використовується функція відстані, така як евклідова відстань або косинусна відстань.
Алгоритм K-Means починається з ініціалізації випадкових центрів кластерів. Після цього відбувається альтернативне оновлення призначень кластерів та перерахунок центрів. Це відбувається до тих пір, поки збіжність не досягнуто або поки кількість ітерацій не перевищує межу.
| Крок | Опис |
|---|---|
| 1 | Визначення кількості кластерів (K) та їх початкових центрів |
| 2 | Призначення кожної точки даних найближчого центру кластера |
| 3 | Перерахунок центрів кластерів на основі середніх значень точок усередині кожного кластера |
| 4 | Повторення кроків 2 та 3 до досягнення збіжності або заданої кількості ітерацій |
| 5 | Визначення фінальних кластерів та їх центрів |
У чому суть ієрархічної кластеризації?
Суть ієрархічної кластеризації полягає в послідовному об'єднанні менших кластерів у великі або поділі великих кластерів на менші. Ця група методів характеризується послідовним поєднанням вихідних елементів та відповідним зменшенням числа кластерів.
Що таке кластеризація простими словами?
Кластерний аналіз, або кластеризація, це поділ великої групи об'єктів на трохи менший. Кожна мала група називається кластером. Кластер формується з урахуванням якогось конкретного критерію. Це може бути будь-яка особливість об'єкта: розмір, форма, категорія, вигляд.
На якій підставі кластеризація K середніх визначає кластери?
Метод k-середніх використовується для кластеризації даних на основі алгоритму розбиття векторного простору на заздалегідь певну кількість кластерів k. Алгоритм є ітераційною процедурою, в якій виконуються такі кроки: Вибирається число кластерів k.
Як оцінюється відстань між кластерами методом найближчого сусіда?
Найближчий сусід (Nearest neighbor) – дистанція між двома кластерами визначається як відстань між парою спостережень, розташованих один до одного найближче, причому кожне спостереження береться зі свого кластера.