Machine learningMachine learning
אשכול K-means
K-means הוא אלגוריתם אשכול חלוקתי קלאסי בלתי מונחה, המחלק קבוצת נתונים ל-K קבוצות שאינן חופפות על ידי הקצאה איטרטיבית של כל תצפית למרכז הקבוצה (centroid) הקרוב ביותר אליה ועדכון מרכזי הקבוצות כממוצע של הנקודות שהוקצו להן. זהו אחד מכלי החקר הנפוצים ביותר בלמידת מכונה וניתוח נתונים.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+17 more
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). K-means Clustering Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- DBSCANלמידת מכונה↔ compare
- אשכול היררכילמידת מכונה↔ compare
- ניתוח רכיבים עיקרייםלמידת מכונה↔ compare
- t-SNEלמידת מכונה↔ compare
מאוזכר על ידי
אלגוריתם Aprioriכללי אסוציאציהמפענח-מצפין (Autoencoder)מודל גאוסיאני תערובת בייסיאניBIRCHממוצע בריצנטרי של DTWEnsemble HDBSCANK-means מאוחד (Ensemble K-means)DBSCAN מוסברהסטת ממוצע (Mean Shift)מודל גאוסיאני מעורב אונלייןמודל תערובת גאוסיאנית מרוגולרתאשכול רגולריזציה של K-Meansמודל תערובת גאוסיאנית רובסטיRobust HDBSCANRobust k-meansDBSCAN למידה עצמיתK-means במיתוג עצמיDBSCAN חצי-מפוקחHDBSCAN בהנחיה חלקיתK-means חצי מפוקחאשכול ספקטרליUMAP