K-Means shlukování
K-Means shlukování je algoritmus shlukování založený na centroidech, který se připisuje J. MacQueenovi (1967) a který rozděluje data do k shluků přiřazením každého pozorování k jeho nejbližšímu shlukovému centru. Je široce používán pro segmentaci trhu, seskupování zákazníků a průzkumnou analýzu.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+6 more
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). K-Means Clustering (Lloyd–MacQueen Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Hierarchické shlukováníStrojové učení↔ compare
- Lineární diskriminační analýza (LDAStatistika↔ compare
- Random ForestStrojové učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →