Phân cụm K-means
K-means là một thuật toán phân cụm không giám sát cổ điển, dựa trên việc chia tập dữ liệu thành K nhóm rời rạc bằng cách lặp đi lặp lại việc gán mỗi quan sát vào tâm cụm gần nhất và cập nhật các tâm cụm dựa trên giá trị trung bình của các điểm được gán cho chúng. Đây là một trong những công cụ thăm dò được sử dụng rộng rãi nhất trong học máy và phân tích dữ liệu.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+17 more
Nguồn tài liệu
- Lloyd, S. P. (1982). Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28(2), 129–137. DOI: 10.1109/TIT.1982.1056489 ↗
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). K-means Clustering Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- DBSCANHọc máy↔ compare
- Phân cụm phân cấpHọc máy↔ compare
- Phân tích thành phần chínhHọc máy↔ compare
- t-SNEHọc máy↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →