ScholarGate
Asistenti
Machine learningMachine learning

Grupimi K-mesisht

K-means është një algoritëm klasik i pakëshilluar i grupimit ndarës që ndan një grup të dhënash në K grupe jo-mbivendosëse duke i caktuar iterativisht çdo vëzhgim në centroidin e tij më të afërt dhe duke përditësuar centroidet si mesataren e pikave të tyre të caktuara. Është një nga mjetet më të përdorura të eksplorimit në mësimin e makinerive dhe analizën e të dhënave.

Hapeni në MethodMindSë shpejtiVideoSë shpejtiDownload slides

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Method map

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

+17 more

Burimet

  1. Lloyd, S. P. (1982). Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28(2), 129–137. DOI: 10.1109/TIT.1982.1056489
  2. 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

Si ta citoni këtë faqe

ScholarGate. (2026, June 3). K-means Clustering Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.

Compare side by side

Cituar nga

ScholarGateK-means (K-means Clustering Algorithm). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/machine-learning/k-means · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026