ML: Кластеризация на python. Алгоритм kmeans |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-08-03 09:10 Добрый день, друзья! В сегодняшнем выпуске видео, я расскажу вам, что такое алгоритм кластеризации К-средних или кmeans. Вы узнаете для чего он нужен, как применяется, так же на примере проанализируем базу данных покупателей и с помощью алгоритма к-средних, достанем из этих данных полезную информацию. Алгоритм K-средних начинается с размещения K точек (центроидов) в случайных местах в пространстве. Затем мы выполняем следующие шаги итеративно: 1. Для каждого экземпляра мы назначаем его кластеру с ближайши Комментарии: |
|