Основы метода К в кластерном анализе Метод К (K-means) является одним из распространенных алгоритмов кластерного анализа. Метод К относится к неконтролируемым методам машинного обучения, что означает, что алгоритм самостоятельно находит структуры в данных, не требуя заранее размеченных данных. Идея метода К заключается в разделении набора информации на заданное количество групп, называемых кластерами. Каждый кластер представляет собой группу объектов, которые схожи между собой, чем с объектами из других кластеров...

Кластерный анализ – это раздел набора информации на группы, или кластеры, таким образом, чтобы объекты внутри одного кластера походили друг на друга, а объекты из других кластеров отличались. Главная цель кластеризации – найти внутреннюю структуру информации без учителя (без заранее известных меток классов). Методы кластерного анализа: Метод К-средних: Начинается с задания количества кластеров (K). Затем случайным образом выбираются K центроидов (представляющих собой центры кластеров). Каждая точка информации присваивается к ближайшему центроиду...