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Definizione - Cosa significa K-Means Clustering?
K-mean clustering è un semplice algoritmo di apprendimento senza supervisione che viene utilizzato per risolvere i problemi di clustering. Segue una semplice procedura di classificazione di un determinato set di dati in un numero di cluster, definito dalla lettera "k", che è stato risolto in anticipo. I cluster vengono quindi posizionati come punti e tutte le osservazioni o i punti dati vengono associati al cluster più vicino, calcolati, adeguati e quindi il processo ricomincia da capo utilizzando le nuove regolazioni fino a raggiungere il risultato desiderato.
K-significa che il clustering è utilizzato nei motori di ricerca, nella segmentazione del mercato, nelle statistiche e persino nell'astronomia.
Techopedia spiega K-Means Clustering
Il clustering K-significa è un metodo utilizzato per l'analisi del clustering, in particolare nel data mining e nelle statistiche. Mira a partizionare una serie di osservazioni in un numero di cluster (k), determinando il partizionamento dei dati in celle Voronoi. Può essere considerato un metodo per scoprire a quale gruppo appartiene realmente un determinato oggetto.
È utilizzato principalmente in statistica e può essere applicato a quasi tutti i rami di studio. Ad esempio, nel marketing, può essere utilizzato per raggruppare diversi dati demografici delle persone in gruppi semplici che facilitano il marketing degli utenti. Gli astronomi lo usano per setacciare enormi quantità di dati astronomici; poiché non sono in grado di analizzare ogni oggetto uno per uno, hanno bisogno di un modo per trovare statisticamente punti di interesse per l'osservazione e l'indagine.
L'algoritmo:
- I punti K vengono posizionati nello spazio dati oggetto che rappresenta il gruppo iniziale di centroidi.
- Ogni oggetto o punto dati viene assegnato nel k più vicino.
- Dopo aver assegnato tutti gli oggetti, le posizioni dei k centroidi vengono ricalcolate.
- I passaggi 2 e 3 vengono ripetuti fino a quando le posizioni dei centroidi non si spostano più.
