Кластеризация методом K-медоидов: объяснение надежного алгоритма на основе разбиения | Машинное о... скачать в хорошем качестве

Кластеризация методом K-медоидов: объяснение надежного алгоритма на основе разбиения | Машинное о...

В этой лекции вы с нуля разберетесь в алгоритме кластеризации K-медоидов. Мы объясним, как работает алгоритм кластеризации на основе разбиения, как выбираются медоиды, как назначаются кластеры и почему алгоритм K-медоидов более устойчив к выбросам по сравнению с алгоритмом K-средних. Вы изучите полный алгоритм K-медоидов, вычисление расстояний, процесс обновления медоидов, критерии сходимости и получите практическое представление с понятными объяснениями и примерами. Это видео является частью серии «Машинное обучение с нуля», предназначенной как для начинающих, так и для продвинутых пользователей, желающих получить четкую концептуальную ясность. 👉 Полный плейлист:    • GATE DA - Machine Learning From Zero   📌 Темы, рассмотренные в видео: Что такое кластеризация K-медоидов? Концепция кластеризации на основе разбиения Разница между алгоритмами K-средних и K-медоидов Стратегия выбора медоидов Процесс назначения кластеров Минимизация функции стоимости Критерии сходимости Преимущества и ограничения алгоритма K-медоидов 🎯 Актуальность для экзаменов и собеседований Очень полезно для подготовки к экзамену GATE DA, университетским экзаменам, техническим собеседованиям и основам машинного обучения.