কে-মিনস ক্লাস্টারিং
কে-মিনস একটি ক্লাসিক আনসুপারভাইজড পার্টিশনাল ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যা ডেটাসেটকে K সংখ্যক নন-ওভারল্যাপিং গ্রুপে বিভক্ত করে। এটি প্রতিটি পর্যবেক্ষণকে তার নিকটতম সেন্ট্রয়েডের সাথে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে যুক্ত করে এবং তাদের বিন্দুগুলির গড় হিসাবে সেন্ট্রয়েডগুলি আপডেট করে। এটি মেশিন লার্নিং এবং ডেটা বিশ্লেষণে সর্বাধিক ব্যবহৃত এক্সপ্লোরেটরি সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+17 more
উৎস
- Lloyd, S. P. (1982). Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28(2), 129–137. DOI: 10.1109/TIT.1982.1056489 ↗
- MacQueen, J. B. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 1, 281–297. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). K-means Clustering Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/k-means
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ডিবিস্ক্যানযন্ত্র শিখন↔ compare
- Hierarchical Clusteringযন্ত্র শিখন↔ compare
- প্রধান উপাদান বিশ্লেষণযন্ত্র শিখন↔ compare
- t-SNEযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →