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

Onder de clustering-algoritmen is **K-means** een veelgebruikte en effectieve methode. Het verdeelt gegevens in K afzonderlijke clusters, waarbij K een **vooraf bepaald aantal** is.

Het doel van K-means is om **afstanden binnen clusters te minimaliseren** en **afstanden tussen clusters te maximaliseren**. Dit resulteert in intern vergelijkbare en extern onderscheidende groepen. **K-means** kent talrijke toepassingen, zoals:

-   **Klantsegmentatie**: het groeperen van klanten voor gerichte marketing;

-   **Documentclustering**: het organiseren van documenten op onderwerp;

-   **Beeldsegmentatie**: het opdelen van afbeeldingen voor objectherkenning;

-   **Anomaliedetectie**: het identificeren van ongebruikelijke gegevenspunten.

Welke uitspraak beschrijft nauwkeurig een basisvereiste van het K-means clustering algoritme?

Ontdek de kracht van verborgen patronen met unsupervised learning. Beheers de meest invloedrijke clustering-algoritmen, waaronder K-Means, Hiërarchische Clustering, DBSCAN en Gaussian Mixture Models. Leer de kwaliteit van clusters te evalueren met behulp van WSS en Silhouette-scores, verschillende afstandsmaatstaven te hanteren en robuuste oplossingen te implementeren op echte datasets. Ontwikkel vaardigheden om klantsegmentatie uit te voeren en structuren te ontdekken in niet-gelabelde data met Scikit-learn.

Wat Is K-Means-Clustering?

Wat Is K-Means-Clustering?