Hva er K-means-klynging?
Blant klyngealgoritmer er K-means en mye brukt og effektiv metode. Den deler data inn i K distinkte klynger, hvor K er et forhåndsdefinert antall.
Målet med K-means er å minimere avstander innenfor klynger og maksimere avstander mellom klynger. Dette gir grupper som er interne like og eksternt forskjellige. K-means har en rekke bruksområder, som:
-
Kundesegmentering: gruppering av kunder for målrettet markedsføring;
-
Dokumentklynging: organisering av dokumenter etter tema;
-
Bildesegmentering: oppdeling av bilder for objektdeteksjon;
-
Avviksdeteksjon: identifisering av uvanlige datapunkter.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
Hva er K-means-klynging?
Sveip for å vise menyen
Blant klyngealgoritmer er K-means en mye brukt og effektiv metode. Den deler data inn i K distinkte klynger, hvor K er et forhåndsdefinert antall.
Målet med K-means er å minimere avstander innenfor klynger og maksimere avstander mellom klynger. Dette gir grupper som er interne like og eksternt forskjellige. K-means har en rekke bruksområder, som:
-
Kundesegmentering: gruppering av kunder for målrettet markedsføring;
-
Dokumentklynging: organisering av dokumenter etter tema;
-
Bildesegmentering: oppdeling av bilder for objektdeteksjon;
-
Avviksdeteksjon: identifisering av uvanlige datapunkter.
Takk for tilbakemeldingene dine!