K-Means klasteriranje
K-Means klasteriranje je partitivni klasterirajući algoritam utemeljen na centroidima, koji potječe od J. MacQueena 1967. godine, a koji dijeli podatke na k klastera dodjeljujući svaku promatranje najbližem centru klastera. Široko se koristi za segmentaciju tržišta, grupacije kupaca i eksploratornu analizu.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Karta metoda
Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.
+6 više
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). K-Means Clustering (Lloyd–MacQueen Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/machine-learning/k-means-clustering
Koja metoda?
Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.
- Hijerarhijsko grupiranjeStrojno učenje↔ usporedi
- Linearna diskriminacijska analiza (LDAStatistika↔ usporedi
- Slučajna šumaStrojno učenje↔ usporedi
Citirana u
Similar methods
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →