Phân cụm K-Means
Phân cụm K-Means là một thuật toán phân cụm theo phần tử dựa trên tâm (centroid-based partitional clustering algorithm), có nguồn gốc từ J. MacQueen năm 1967, chia dữ liệu thành k cụm bằng cách gán mỗi quan sát cho trung tâm cụm gần nhất. Thuật toán này được sử dụng rộng rãi cho phân khúc thị trường, nhóm khách hàng và phân tích thăm dò.
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.
+6 more
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 1). K-Means Clustering (Lloyd–MacQueen Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Phân cụm phân cấpHọc máy↔ compare
- Phân tích Phân biệt Tuyến tính (LDAThống kê↔ compare
- Rừng ngẫu nhiênHọc máy↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →