K-means
Материал из Поле цифровой дидактики
Версия от 11:12, 6 января 2023; Patarakin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{Понятие |Description=Метод k-средних (англ. k-means) — наиболее популярный метод кластеризации. Действие алгоритма таково, что он стремится минимизировать суммарное квадратичное отклонение точек кластеров от центров этих кластеров. |Field_of_knowledge=Информатика |simil...»)
Описание | Метод k-средних (англ. k-means) — наиболее популярный метод кластеризации. Действие алгоритма таково, что он стремится минимизировать суммарное квадратичное отклонение точек кластеров от центров этих кластеров. |
---|---|
Область знаний | Информатика |
Авторы | |
Поясняющее видео | |
Близкие понятия | Нейронная сеть, Искусственный интеллект |
Среды и средства для освоения понятия |
Действие алгоритма таково, что он стремится минимизировать суммарное квадратичное отклонение точек кластеров от центров этих кластеров:
- [math]\displaystyle{ V = \sum_{i=1}^{k} \sum_{x \in S_i} (x - \mu_i)^2 }[/math]
где [math]\displaystyle{ k }[/math] — число кластеров, [math]\displaystyle{ S_i }[/math] — полученные кластеры, [math]\displaystyle{ i = 1, 2, \dots, k }[/math], а [math]\displaystyle{ \mu_i }[/math] — центры масс всех векторов [math]\displaystyle{ x }[/math] из кластера [math]\displaystyle{ S_i }[/math].