Кластеризация методом K-средних: объяснение кластеризации на основе разбиения | Машинное обучение... скачать в хорошем качестве

Кластеризация методом K-средних: объяснение кластеризации на основе разбиения | Машинное обучение...

В этой лекции вы с нуля разберетесь в алгоритме кластеризации K-средних. Мы объясним кластеризацию на основе разбиений, полный рабочий процесс алгоритма K-средних, инициализацию центроидов, вычисление расстояния, назначение кластеров, обновление центроидов и критерии сходимости с помощью понятных примеров и примеров. Вы также узнаете, как алгоритм K-средних минимизирует внутрикластерную дисперсию, распространенные ошибки, такие как локальные минимумы, и как выбрать значение K. Это видео является частью серии «Машинное обучение с нуля», предназначенной как для начинающих, так и для продвинутых пользователей, желающих получить четкое понимание концепций. 👉 Полный плейлист:    • GATE DA - Machine Learning From Zero   📌 Рассматриваемые темы Что такое кластеризация? Концепция кластеризации на основе разбиения Пошаговый алгоритм K-средних Инициализация центроида Метрики расстояния Назначение и обновление кластеров Критерии сходимости Ограничения алгоритма K-средних