Алгоритм кластеризации K-средних | K означает кластеризацию

Каждый инженер по машинному обучению хочет добиться точных прогнозов с помощью своих алгоритмов. Такие алгоритмы обучения обычно делятся на два типа: контролируемые и неконтролируемые. Кластеризация K-средних — это один из неконтролируемых алгоритмов, в котором доступные входные данные не имеют помеченного ответа.

Что такое кластеризация

Кластеризация похожа на сортировку множества похожих предметов в разные группы на основе их характеристик. В интеллектуальном анализе данных и машинном обучении это мощный метод, используемый для группировки схожих точек данных, что упрощает поиск закономерностей или понимание больших наборов данных. По сути, кластеризация помогает выявить естественные группировки в ваших данных. Существует два распространенных типа методов кластеризации:

Превратитесь в специалиста по машинному обучениюМашинное обучение с помощью программы PythonExplore

Типы кластеризации

Кластеризация — это тип обучения без учителя, при котором точки данных группируются в разные наборы в зависимости от степени их сходства.

Различные типы кластеризации:

• Иерархическая кластеризация
• Разделение кластеров

Иерархическая кластеризация подразделяется на:

• Агломеративная кластеризация
• Разделительная кластеризация

Разделение кластеров подразделяется на:

• Кластеризация K-средних
• Нечеткая кластеризация C-средних

Иерархическая кластеризация

Иерархическая кластеризация использует древовидную структуру, например:

В агломеративной кластеризации существует восходящий подход. Мы начинаем с каждого элемента как отдельного кластера и объединяем их в последовательно более массивные кластеры, как показано ниже:

Разделительная кластеризация — это нисходящий подход. Начнем со всего набора и продолжим делить его на последовательно меньшие кластеры, как вы можете видеть ниже:

Разделение кластеров

Кластеризация с разделением делится на два подтипа — кластеризация K-средних и нечеткая кластеризация C-средних.

При кластеризации k-средних объекты делятся на несколько кластеров, обозначенных номером «K». Итак, если мы скажем K = 2, объекты будут разделены на два кластера, c1 и c2, как показано:

Здесь функции или характеристики сравниваются, и все объекты, имеющие схожие характеристики, группируются вместе.

Нечеткое c-среднее очень похоже на k-среднее в том смысле, что оно объединяет объекты, имеющие схожие характеристики. При кластеризации k-средних один объект не может принадлежать двум разным кластерам. Но в c-means объекты могут принадлежать более чем одному кластеру, как показано.

Продвигайте свою карьеру в области машинного обученияМашинное обучение с помощью программы PythonExplore

Что такое кластеризация K-средних?

Кластеризация K-средних — это способ группировки данных на основе того, насколько похожи или близки точки данных друг к другу. Представьте, что у вас есть несколько точек, и вы хотите сгруппировать их в кластеры. Алгоритм работает, сначала случайным образом выбирая некоторые центральные точки (называемые центроидами), а затем присваивая каждую точку данных ближайшему центроиду.

Как только это будет сделано, он пересчитывает центроиды на основе новых группировок и повторяет процесс до тех пор, пока кластеры не обретут смысл. Это довольно быстрый и эффективный метод, но лучше всего он работает, когда кластеры разделены и не слишком перемешаны. Однако одна из проблем — заранее определить правильное количество кластеров (K). Кроме того, если в данных много шума или совпадений, K Means может работать не так хорошо.

Цель кластеризации K-средних

Кластеризация K-средних в первую очередь направлена ​​на организацию схожих точек данных в отдельные группы. Вот основные цели:

• Группировка похожих точек данных

K-Means предназначен для кластеризации точек данных, которые имеют общие черты, что позволяет выявить закономерности или тенденции. Независимо от того, анализируете ли поведение клиентов или изображения, этот метод помогает выявить скрытые связи в вашем наборе данных.

• Минимизация расстояния внутри кластера

Другая цель — сохранять точки данных в каждой группе как можно ближе к центроиду кластера. Уменьшение этого внутреннего расстояния приводит к образованию компактных, сплоченных кластеров, что повышает точность ваших результатов.

• Максимизация расстояния между кластерами

K-Means также стремится поддерживать четкое разделение между различными кластерами. Максимизируя расстояние между группами, алгоритм гарантирует, что каждый кластер остается отдельным, обеспечивая лучшее понимание категорий данных без перекрытия.

Получите самую высокооплачиваемую работу в области машинного обучения с помощью программы PCP в области генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения.

Свойства кластеризации K-средних

Теперь давайте посмотрим на ключевые свойства, которые делают алгоритм кластеризации K-средних эффективным при создании значимых групп:

• Сходство внутри кластера

Одна из главных целей K Means — это то, чтобы все точки данных в кластере были очень похожи друг на друга. Представьте себе банк, который хочет сгруппировать своих клиентов по доходам и долгам. Если клиенты в одном кластере находятся в совершенно разных финансовых ситуациях, то универсальный подход к предложениям может не сработать. Например, у клиента с высоким доходом и большой задолженностью могут быть другие потребности по сравнению с клиентом с низким доходом и небольшой задолженностью. Убедившись, что клиенты в каждом кластере одинаковы, банк может разработать более адаптированные и эффективные стратегии.

• Различия между кластерами

Еще одним важным аспектом является то, что сами кластеры должны быть максимально отличны друг от друга. Возвращаясь к нашему примеру с банком: если один кластер состоит из клиентов с высокими доходами и высокой задолженностью, а другой кластер состоит из клиентов с высокими доходами и низкой задолженностью, различия между кластерами очевидны. Такое разделение помогает банку создавать разные стратегии для каждой группы. Если кластеры слишком похожи, их может быть сложно рассматривать как отдельные сегменты, что может сделать целевой маркетинг менее эффективным.

Применение кластеризации K-средних

Вот несколько интересных способов применения кластеризации K-средних в различных областях:

В основе кластеризации K-Means лежит концепция расстояния. Например, евклидово расстояние представляет собой простое измерение прямой линии между точками и обычно используется во многих приложениях. Однако расстояние Манхэттена следует по сетке, очень похожей на то, как вы перемещаетесь по городским улицам. Квадрат евклидова расстояния упрощает вычисления за счет возведения значений в квадрат, а косинусное расстояние удобно при работе с текстовыми данными, поскольку оно измеряет угол между векторами данных. Выбор правильной меры расстояния действительно зависит от того, какую проблему вы решаете, и от характера ваших данных.

• K-средства против извержений гейзеров

Кластеризация K-средних даже применялась при изучении извержений гейзера Old Faithful в Йеллоустоне. Собранные данные включают продолжительность извержений и время ожидания между извержениями. Кластеризируя эту информацию, исследователи могут выявить закономерности, которые помогут предсказать поведение гейзера. Например, вы можете найти кластеры извержений с одинаковой длительностью и интервалами, что может улучшить прогнозы будущих извержений.

Одним из наиболее популярных применений кластеризации K-средних является сегментация клиентов. От банков до электронной коммерции, компании используют K-среднюю сегментацию клиентов для группировки клиентов на основе их поведения. Например, в сфере телекоммуникаций или спорта компании могут создавать целевые маркетинговые кампании, лучше понимая различные сегменты клиентов. Это позволяет создавать персонализированные предложения и коммуникации, повышая вовлеченность и удовлетворенность клиентов.

При работе с огромной коллекцией документов K-Means может оказаться спасителем. Он группирует похожие документы по их содержанию, что упрощает управление и получение соответствующей информации. Например, если у вас есть тысячи исследовательских работ, кластеризация может быстро помочь вам найти соответствующие исследования, улучшая как организацию, так и эффективность доступа к ценной информации.

При обработке изображений кластеризация K-средних обычно используется для группировки пикселей схожих цветов, что делит изображение на отдельные области. Это невероятно полезно для таких задач, как обнаружение объектов и улучшение изображения. Например, кластеризация может помочь разделить объекты внутри изображения, делая анализ и обработку более точными. Он также широко используется для извлечения значимых функций из изображений в различных визуальных задачах.

• Присоединяйтесь к самой быстрорастущей технологической отрасли сегодня! Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма изучения
  

  Рекомендательные системы

Кластеризация K-Means также играет жизненно важную роль в рекомендательных системах. Допустим, вы хотите предложить слушателю новые песни, исходя из его прошлых предпочтений; кластеризация может группировать похожие песни вместе, помогая системе предоставлять персонализированные предложения. Кластеризуя контент, имеющий схожие характеристики, системы рекомендаций могут обеспечить более индивидуальный подход, помогая пользователям находить новые песни, соответствующие их вкусам.

• K-средства для сжатия изображений

K-Means может даже помочь со сжатием изображения, уменьшая количество цветов в изображении, сохраняя при этом визуальное качество. K-Means уменьшает размер изображения без большой потери деталей за счет кластеризации похожих цветов и замены пикселей средним значением их кластера. Это практичный метод сжатия изображений для более удобного хранения и передачи при сохранении визуальной четкости.

Преимущества K-средств

1. Простота и легкость реализации. Алгоритм k-средних легко понять и реализовать, что делает его популярным выбором для задач кластеризации.
2. Быстро и эффективно: K-means эффективен в вычислительном отношении и может обрабатывать большие наборы данных высокой размерности.
3. Масштабируемость: K-средние могут обрабатывать большие наборы данных со многими точками данных и могут быть легко масштабированы для обработки еще больших наборов данных.
4. Гибкость: K-средние можно легко адаптировать к различным приложениям и использовать с различными показателями расстояния и методами инициализации.

Недостатки K-средних

1. Чувствительность к начальным центроидам: K-средние чувствительны к первоначальному выбору центроидов и могут сходиться к неоптимальному решению.
2. Требуется указать количество кластеров: количество кластеров k необходимо указать перед запуском алгоритма, что может быть затруднительно в некоторых приложениях.
3. Чувствителен к выбросам: K-средние чувствительны к выбросам, которые могут оказать существенное влияние на полученные кластеры.

Различные метрики оценки для кластеризации

Когда дело доходит до оценки того, насколько хорошо работает ваш алгоритм кластеризации, есть несколько ключевых показателей, которые помогут вам получить более четкое представление о ваших результатах. Вот краткое изложение наиболее полезных из них:

Анализ силуэта похож на табель успеваемости для ваших кластеров. Он измеряет, насколько хорошо каждая точка данных вписывается в свой кластер по сравнению с другими кластерами. Высокий балл силуэта означает, что ваши точки плотно вписываются в свои кластеры и сильно отличаются от точек в других кластерах. Представьте себе оценку, близкую к 1, как признак того, что ваши кластеры четко определены и разделены. И наоборот, оценка, близкая к 0, указывает на некоторое совпадение, а отрицательная оценка предполагает, что кластеризация, возможно, потребует некоторой доработки.

Инерция — это своего рода показатель того, насколько плотно упакованы точки данных внутри каждого кластера. Он вычисляет сумму квадратов расстояний от каждой точки до центра кластера (или центроида). Думайте об этом как об измерении того, насколько плотно точки прилегают друг к другу. Меньшая инерция означает, что точки находятся ближе к центроиду и друг к другу, что обычно указывает на то, что ваши кластеры хорошо сформированы. Для большинства числовых данных вы будете использовать евклидово расстояние, но если ваши данные включают категориальные признаки, лучше использовать манхэттенское расстояние.

Индекс Данна дает более широкий взгляд на ситуацию, учитывая расстояние как внутри кластеров, так и между ними. Оно рассчитывается как отношение наименьшего расстояния между любыми двумя кластерами (межкластерное расстояние) к наибольшему расстоянию внутри кластера (внутрикластерное расстояние). Более высокий индекс Данна означает, что кластеры не только внутренне плотны и сплочены, но и хорошо отделены друг от друга. Другими словами, вы хотите, чтобы ваши кластеры были как можно дальше друг от друга, но при этом были максимально компактными.

Как работает кластеризация K-средних?

На блок-схеме ниже показано, как работает кластеризация k-средних:

Цель алгоритма K-Means — найти кластеры в заданных входных данных. Есть несколько способов сделать это. Мы можем использовать метод проб и ошибок, указав значение K (например, 3,4, 5). По мере продвижения мы продолжаем изменять значение, пока не получим лучшие кластеры.

Другой метод — использовать технику «Локтя» для определения значения K. Как только мы получим значение K, система случайным образом назначит это количество центроидов и измерит расстояние каждой точки данных от этих центроидов. Соответственно, он присваивает соответствующим центроидам те точки, расстояние от которых минимально. Таким образом, каждая точка данных будет присвоена ближайшему к ней центроиду. Таким образом, мы имеем K исходных кластеров.

Он вычисляет новое положение центроида для вновь сформированных кластеров. Положение центроида перемещается по сравнению со случайно выбранным.

Еще раз расстояние каждой точки измеряется от этой новой точки центроида. При необходимости точки данных перемещаются в новые центроиды, а среднее положение или новый центроид рассчитывается еще раз.

Если центроид перемещается, итерация продолжается, указывая на отсутствие сходимости. Но как только центроид перестанет двигаться (что означает, что процесс кластеризации сошелся), он отразит результат.

Давайте воспользуемся примером визуализации, чтобы лучше это понять.

У нас есть набор данных для продуктового магазина, и мы хотим выяснить, по скольким кластерам его нужно распределить. Чтобы найти оптимальное количество кластеров, мы разобьем его на следующие этапы:

Шаг 1:

Метод Локоть — лучший способ найти количество кластеров. Метод локтя представляет собой выполнение кластеризации K-Means в наборе данных.

Далее мы используем сумму квадратов в качестве меры, чтобы найти оптимальное количество кластеров, которые можно сформировать для данного набора данных. Внутри суммы квадратов (WSS) определяется как сумма квадратов расстояния между каждым членом кластера и его центроидом.

WSS измеряется для каждого значения K. Значение K, которое имеет наименьшее количество WSS, принимается за оптимальное значение.

Теперь мы рисуем кривую между WSS и количеством кластеров.

Здесь WSS находится на оси Y, а количество кластеров — на оси X.

Вы можете видеть, что значение WSS меняется очень постепенно по мере увеличения значения K от 2.

Итак, за оптимальное значение К можно принять значение точки локтя. Оно должно быть либо два, либо три, либо максимум четыре. Но, кроме того, увеличение количества кластеров кардинально не меняет значение WSS, оно стабилизируется.

Шаг 2:

Предположим, что это наши точки доставки:

Мы можем случайным образом инициализировать две точки, называемые центроидами кластера.

Здесь C1 и C2 — центроиды, назначенные случайным образом.

Шаг 3:

Теперь измеряется расстояние каждого местоположения от центроида, и каждая точка данных назначается ближайшему к нему центроиду.

Вот как осуществляется первоначальная группировка:

Шаг 4:

Вычислите фактический центроид точек данных для первой группы.

Шаг 5:

Переместите случайный центроид на фактический центроид.

Шаг 6:

Вычислите фактический центроид точек данных для второй группы.

Шаг 7:

Переместите случайный центроид на фактический центроид.

Шаг 8:

Когда кластер становится статичным, алгоритм k-средних считается сходящимся.

Последний кластер с центроидами c1 и c2 показан ниже:

Продвигайте свою карьеру в области машинного обученияМашинное обучение с помощью программы PythonExplore

Алгоритм кластеризации K-средних

Допустим, у нас есть x1, x2, x3……… x(n) в качестве входных данных, и мы хотим разделить их на K кластеров.

Этапы формирования кластеров следующие:

Шаг 1. Выберите K случайных точек в качестве центров кластеров, называемых центроидами.

Шаг 2. Назначьте каждый x(i) ближайшему кластеру, реализовав евклидово расстояние (т. е. вычислив его расстояние до каждого центроида).

Шаг 3: Определите новые центроиды, взяв среднее значение назначенных точек.

Шаг 4. Продолжайте повторять шаги 2 и 3, пока не будет достигнута сходимость.

Давайте подробно рассмотрим каждый из этих шагов.

Шаг 1:

Мы случайным образом выбираем K (центроиды). Мы назовем их c1,c2,…..ck и можем сказать, что

Где C — набор всех центроидов.

Шаг 2:

Мы присваиваем каждой точке данных ее ближайший центр, что достигается путем расчета евклидова расстояния.

Где dist() — евклидово расстояние.

Здесь мы вычисляем расстояние каждого значения x от каждого значения c, то есть расстояние между x1-c1, x1-c2, x1-c3 и так далее. Затем мы находим наименьшее значение и присваиваем x1 этому конкретному центроиду.

Аналогично находим минимальное расстояние для x2, x3 и т.д.

Шаг 3:

Мы определяем фактический центроид, взяв среднее значение всех точек, присвоенных этому кластеру.

Где Si — набор всех точек, отнесенных к i-му кластеру.

Это означает, что исходная точка, которая, как мы думали, была центроидом, сместится в новое положение, которое является фактическим центроидом для каждой из этих групп.

Шаг 4:

Продолжайте повторять шаг 2 и шаг 3, пока не будет достигнута конвергенция.

Получите самую высокооплачиваемую работу в области машинного обучения с помощью программы PCP в области генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения.

Как выбрать значение «количества K кластеров» в кластеризации K-средних?

Хотя существует множество вариантов выбора оптимального количества кластеров, метод локтя является одним из самых популярных и подходящих методов. Метод «Локтя» использует идею значения WCSS, которое является сокращением от «Сумма квадратов внутри кластера». WCSS определяет общее количество вариантов внутри кластера. Это формула, используемая для расчета значения WCSS (для трех кластеров), предоставленная любезно Java-точка:

WCSS= ∑Pi на расстоянии Cluster1 (Pi C1)2 +∑Pi на расстоянии Cluster2(Pi C2)2+∑Pi на расстоянии CLuster3 (Pi C3)2

Реализация на Python алгоритма кластеризации K-Means

Вот как использовать Python для реализации алгоритма кластеризации K-средних. Вот шаги, которые вам необходимо предпринять:

• Предварительная обработка данных
• Нахождение оптимального количества кластеров методом локтя
• Обучение алгоритма K-Means на наборе обучающих данных
• Визуализация кластеров

1. Предварительная обработка данных. Импортируйте библиотеки, наборы данных и извлеките независимые переменные.

# импорт библиотек

импортировать numpy как нм

импортировать matplotlib.pyplot как mtp

импортировать панд как pd

# Импорт набора данных

набор данных = pd.read_csv('Mall_Customers_data.csv')

x = dataset.iloc(:, (3, 4)).значения

2. Найдите оптимальное количество кластеров методом локтя. Вот код, который вы используете:

#нахождение оптимального количества кластеров методом локтя

из sklearn.cluster импорт KMeans

wcss_list= () #Инициализация списка значений WCSS

#Использование цикла for для итераций от 1 до 10.

для я в диапазоне (1, 11):

kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', random_state= 42)

kmeans.fit(x)

wcss_list.append(kmeans.inertia_)

mtp.plot(диапазон(1, 11), wcss_list)

mtp.title('График метода Elobw')

mtp.xlabel('Количество кластеров(k)')

mtp.ylabel('wcss_list')

мтп.шоу()

3. Обучите алгоритм K-средних на наборе обучающих данных. Используйте те же две строки кода, что и в предыдущем разделе. Однако вместо i используйте 5, поскольку необходимо сформировать 5 кластеров. Вот код:

#обучение модели K-средних на наборе данных

kmeans = KMeans(n_clusters=5, init='k-means++', random_state= 42)

y_predict= kmeans.fit_predict(x)

4. Визуализируйте кластеры. Поскольку в этой модели пять кластеров, нам необходимо визуализировать каждый из них.

#визуализация кластеров

mtp.scatter(x(y_predict == 0, 0), x(y_predict == 0, 1), s = 100, c = 'blue', label = 'Cluster 1') #for первый кластер

mtp.scatter(x(y_predict == 1, 0), x(y_predict == 1, 1), s = 100, c = 'green', label = 'Cluster 2') #for второй кластер

mtp.scatter(x(y_predict== 2, 0), x(y_predict == 2, 1), s = 100, c = 'red', label = 'Cluster 3') #for третьего кластера

mtp.scatter(x(y_predict == 3, 0), x(y_predict == 3, 1), s = 100, c = 'cyan', label = 'Cluster 4') #for четвёртый кластер

mtp.scatter(x(y_predict == 4, 0), x(y_predict == 4, 1), s = 100, c = 'пурпурный', label = 'Кластер 5') #для пятого кластера

mtp.scatter(kmeans.cluster_centers_(:, 0), kmeans.cluster_centers_(:, 1), s = 300, c = 'желтый', label = 'Centroid')

mtp.title('Кластеры клиентов')

mtp.xlabel('Годовой доход (тысяч долларов)')

mtp.ylabel('Оценка расходов (1-100)')

мтп.легенда()

мтп.шоу()

Присоединяйтесь к самой быстрорастущей технологической отрасли сегодня! Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма изучения

Проблемы с алгоритмом кластеризации K-средних

K-Means — мощный инструмент, но он не лишен недостатков. Вот несколько распространенных проблем, с которыми вы можете столкнуться:

Одна из проблем, с которой вы можете столкнуться при использовании K Means, — это когда кластеры различаются по размеру. Представьте себе: у вас есть небольшие кластеры, разбросанные по краям, и более крупный, более центральный кластер. Когда применяется K Means, может возникнуть проблема с равномерным распределением данных. Алгоритм может создавать кластеры, которые не совсем соответствуют фактическому распределению данных, что приводит к тому, что некоторые кластеры оказываются слишком маленькими или слишком большими по сравнению с другими.

Другая проблема возникает, когда кластеры имеют разную плотность. Представьте, что у вас есть кластеры с плотно упакованными точками и другие, где точки более разбросаны. У K Means могут возникнуть проблемы с этим. Он имеет тенденцию группировать точки на основе расстояния от центра кластера, поэтому плотно упакованные точки могут оказаться в одном кластере, а разбросанные точки могут быть разделены на разные кластеры, даже если они на самом деле принадлежат друг другу. Это может привести к созданию кластеров, которые неточно отражают истинную структуру ваших данных.

Получите сертификат по машинному обучениюМашинное обучение с помощью программы PythonExplore

Демонстрация: кластеризация K-средних

Постановка задачи. Walmart хочет открыть сеть магазинов по всему штату Флорида и найти оптимальные места расположения магазинов для максимизации дохода.

Проблема здесь в том, что если они откроют слишком много магазинов рядом друг с другом, они не получат прибыли. Но если магазины расположены слишком далеко друг от друга, у них не будет достаточного охвата продаж.

Решение. Walmart — гигант электронной коммерции. Его база данных уже содержит адреса клиентов, которые он может использовать для кластеризации K-Means для поиска оптимального местоположения.

Станьте экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения в аспирантуре Университета ПердьюПрограмма изучения

Заключение

Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, предлагаемая Simplilearn в сотрудничестве с Университетом Пердью, предназначена для того, чтобы дать вам передовые навыки в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Курс охватывает такие ключевые темы, как глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и многое другое, предоставляя практический опыт в рамках реальных проектов. Благодаря опытным инструкторам и учебной программе, адаптированной к потребностям отрасли, эта программа готовит учащихся к преуспеванию в сферах, связанных с искусственным интеллектом, в различных секторах. По завершении вы получите сертификат Purdue, что расширит ваши карьерные перспективы в быстро развивающихся областях искусственного интеллекта и машинного обучения. Исследуйте и зарегистрируйтесь сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. В чем заключается принцип кластеризации K-Means?

Кластеризация K-средних — это метод, который сортирует данные в заданное количество кластеров, обозначаемое как K. Он начинается со случайного размещения центров кластеров (центроидов), а затем присваивает каждую точку данных ближайшему центроиду. Алгоритм обновляет центроиды на основе назначенных им точек и повторяет это до тех пор, пока кластеры не стабилизируются.

2. В чем разница между KNN и K-Means?

KNN (K-Nearest Neighbours) — это контролируемый алгоритм, используемый для классификации или прогнозирования значений на основе ближайших соседей точки данных. K-Means, с другой стороны, представляет собой неконтролируемый алгоритм, который группирует данные в кластеры, находя сходства между точками данных без каких-либо предварительно помеченных категорий.

3. Каков пример k-средних в реальной жизни?

Кластеризацию K-Means можно использовать в реальной жизни для сегментации клиентов. Например, компания может использовать K-Means для группировки клиентов на основе их покупательских привычек. Это помогает адаптировать маркетинговые стратегии и рекламные акции для различных групп клиентов, повышая вовлеченность и эффективность продаж.

4. Что означает K в алгоритме?

В кластеризации K-Means «K» означает количество кластеров, на которые вы хотите разделить данные. Вы устанавливаете это число перед запуском алгоритма, а K определяет, сколько групп или кластеров алгоритм создаст, группируя похожие точки данных вместе.

5. Какая функция используется для кластеризации K-средних?

Для кластеризации K-Means функция «KMeans» обычно используется в библиотеке Python scikit-learn, а «kmeans» используется в MATLAB. Эти функции помогают организовывать данные в кластеры путем многократной настройки центров кластеров до тех пор, пока не будет найдена лучшая группировка.