K-Means klasterovanje
K-Means klasterovanje je partitivni algoritam klasterovanja zasnovan na centroidima, koji potiče od J. MacQueena 1967. godine, a koji deli podatke na k klastera dodeljujući svako zapažanje najbližem centru klastera. Široko se koristi za segmentaciju tržišta, grupisanje kupaca i eksploratornu analizu.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+6 more
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/sr/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.
- Hijerarhijsko grupisanjeMašinsko učenje↔ compare
- Linearna diskriminaciona analiza (LDAStatistika↔ compare
- Slučajna šumaMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →