K-Means ক্লাস্টারিং
K-Means ক্লাস্টারিং হলো একটি কেন্দ্র-ভিত্তিক বিভাজক ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম, যা ১৯৬৭ সালে জে. ম্যাককুইন কর্তৃক উদ্ভাবিত। এটি প্রতিটি পর্যবেক্ষণকে তার নিকটতম ক্লাস্টার কেন্দ্রে বরাদ্দ করার মাধ্যমে ডেটাকে k সংখ্যক ক্লাস্টারে বিভক্ত করে। এটি বিপণন বিভাজন, গ্রাহক দলবদ্ধকরণ এবং অনুসন্ধানমূলক বিশ্লেষণের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+6 more
উৎস
- MacQueen, J. (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 1). K-Means Clustering (Lloyd–MacQueen Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/k-means-clustering
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.
- Hierarchical Clusteringযন্ত্র শিখন↔ compare
- রৈখিক বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ (LDAপরিসংখ্যান↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →