Explainable K-Means

Explainable K-Means là một phương pháp diễn giải hậu kiểm (post-hoc) và nội tại mô hình (in-model) cho thuật toán K-Means tiêu chuẩn, thay thế hoặc xấp xỉ các phân cụm bằng một cây quyết định nhỏ, tuân theo các trục. Mỗi lá của cây tương ứng với một cụm, và mọi điểm dữ liệu được gán vào một cụm bằng cách tuân theo một chuỗi quy tắc ngưỡng đơn giản trên các đặc trưng riêng lẻ — làm cho việc thành viên cụm trở nên hoàn toàn minh bạch và con người có thể đọc được.