Vad är K-means-klustring?
Bland klustringsalgoritmer är K-means en mycket populär och effektiv metod. Den delar upp data i K distinkta kluster, där K är ett fördefinierat antal.
Målet med K-means är att minimera avstånd inom kluster och maximera avstånd mellan kluster. Detta skapar grupper som är interna lika och externa olika. K-means har många tillämpningar, såsom:
-
Kundsegmentering: gruppering av kunder för riktad marknadsföring;
-
Dokumentklustring: organisering av dokument efter ämne;
-
Bildsegmentering: uppdelning av bilder för objektigenkänning;
-
Avvikelsedetektering: identifiering av ovanliga datapunkter.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
Vad är K-means-klustring?
Svep för att visa menyn
Bland klustringsalgoritmer är K-means en mycket populär och effektiv metod. Den delar upp data i K distinkta kluster, där K är ett fördefinierat antal.
Målet med K-means är att minimera avstånd inom kluster och maximera avstånd mellan kluster. Detta skapar grupper som är interna lika och externa olika. K-means har många tillämpningar, såsom:
-
Kundsegmentering: gruppering av kunder för riktad marknadsföring;
-
Dokumentklustring: organisering av dokument efter ämne;
-
Bildsegmentering: uppdelning av bilder för objektigenkänning;
-
Avvikelsedetektering: identifiering av ovanliga datapunkter.
Tack för dina kommentarer!