Machine learning

Συσταδοποίηση K-Means

Η συσταδοποίηση K-Means είναι ένας αλγόριθμος τμηματικής συσταδοποίησης βασισμένος σε κεντροειδή, ο οποίος ανάγεται στον J. MacQueen το 1967, και διαχωρίζει δεδομένα σε k συστάδες αναθέτοντας κάθε παρατήρηση στο πλησιέστερο κέντρο συστάδας. Χρησιμοποιείται ευρέως για τμηματοποίηση μάρκετινγκ, ομαδοποίηση πελατών και διερευνητική ανάλυση.

Άνοιγμα στο MethodMindΣύντομαΒίντεοΣύντομαDownload slides

Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο

Μόνο για μέλη

Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.

Σύνδεση

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+6 more

Πηγές

  1. 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

Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα

ScholarGate. (2026, June 1). K-Means Clustering (Lloyd–MacQueen Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/el/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.

Compare side by side

Αναφέρεται από

ScholarGateK-Means Clustering (K-Means Clustering (Lloyd–MacQueen Algorithm)). Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/machine-learning/k-means-clustering · Σύνολο δεδομένων: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026