Симуляція K-means

Дослідіть алгоритми кластеризації та групування даних

Інтерактивна Симуляція

3
150
50

Кластеризація

Прогрес

Статистика

Ітерація: 0
Внутрішня сума квадратів: 0.00
Середня відстань: 0.00
Конвергенція: 0.00%

Центроїди

Запустіть кластеризацію для перегляду центроїдів

Розміри Кластерів

Запустіть кластеризацію для перегляду розмірів

Теоретичні Основи

Що таке K-means?

K-means — це алгоритм кластеризації, що розділяє дані на K груп (кластерів). Кожен кластер представлений центроїдом — середньою точкою всіх точок у кластері.

Алгоритм мінімізує внутрішню суму квадратів відстаней між точками та їх центроїдами.

Алгоритм

1. Ініціалізація: Випадковий вибір K центроїдів.

2. Призначення: Кожна точка призначається найближчому центроїду.

3. Оновлення: Центроїди перераховуються як середні точки кластерів.

4. Повторення: Кроки 2-3 до збіжності.

Математичні Основи

Внутрішня сума квадратів:
J = Σ||xᵢ - μₖ||²
Оновлення центроїда:
μₖ = (1/|Cₖ|)Σxᵢ
Евклідова відстань:
d(x,y) = √Σ(xᵢ-yᵢ)²

Часті Запитання