Summary  
K-means clustering partitions data into a fixed number of clusters by iteratively assigning each point to the nearest centroid and then updating centroids to minimize within-cluster distances.  

General domain of usage  
Customer segmentation

Blant klyngealgoritmer er **K-means** en svært populær 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 skaper grupper som er interne like og eksternt forskjellige. **K-means** har mange bruksområder, for eksempel:

-   **Kundesegmentering**: gruppering av kunder for målrettet markedsføring;

-   **Dokumentklynging**: organisering av dokumenter etter tema;

-   **Bilde-segmentering**: oppdeling av bilder for objektdeteksjon;

-   **Avviksdeteksjon**: identifisering av uvanlige datapunkter.

Hvilken påstand beskriver et grunnleggende krav for K-means-klyngealgoritmen?

Utforsk kraften i skjulte mønstre med usupervisert læring. Behersk de mest innflytelsesrike klyngealgoritmene, inkludert K-Means, hierarkisk klynging, DBSCAN og Gaussiske blandingsmodeller. Lær å evaluere klyngekvalitet ved hjelp av WSS og Silhouette-score, håndtere ulike avstandsmål og implementere robuste løsninger på virkelige datasett. Bygg ferdigheter for å segmentere kunder og oppdage strukturer i umerkede data ved bruk av Scikit-learn.

Hva er K-means-klynging?

Hva er K-means-klynging?