Кластеризация методом k-средних
Кластеризация методом k-средних — это основанный на центроидах партиционный алгоритм кластеризации, восходящий к Дж. МакКвину (J. MacQueen) в 1967 году, который разбивает данные на k кластеров, назначая каждую точку наблюдения ближайшему центру кластера. Он широко используется для сегментации рынка, группировки клиентов и разведочного анализа.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+6 more
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). K-Means Clustering (Lloyd–MacQueen Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Иерархическая кластеризацияМашинное обучение↔ compare
- Линейный дискриминантный анализ (ЛДАСтатистика↔ compare
- Случайный лесМашинное обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →