Нейро
Ответ создан на основе результатов поиска
Алгоритм кластеризации K-means работает через итерационный процесс 3. Он находит оптимальное распределение кластеров, группируя похожие точки данных вместе и минимизируя дисперсию внутри каждого кластера 3.
Основные этапы работы 2:
- Инициализация центроидов 2. Алгоритм случайным образом выбирает k начальных точек, называемых центроидами 2. Эти точки служат временными центрами кластеров 2.
- Назначение объектов кластерам 2. Каждый объект в наборе данных назначается к кластеру, центроид которого находится ближе всего 2. Для расчёта расстояния обычно используют евклидову метрику, но есть и другие меры сходства, например косинусное расстояние или расстояние Манхэттена 2.
- Обновление центроидов 2. После назначения объектов кластерам вычисляют новые центроиды 2. Каждый центроид перемещается в среднюю точку всех объектов, принадлежащих его кластеру 2.
- Повторение 2. Шаги 3 и 4 повторяют до тех пор, пока центроиды не перестанут значительно изменяться, что свидетельствует о достижении сходимости 2. В некоторых реализациях алгоритм также может быть завершён при достижении заданного числа итераций 2.
На основе 10 источников: