Кластерный анализ

Кластерный анализ. Метод к-средних (k-means). Теория. Алгоритм Ллойда для метода к-средних. Результат кластеризации методом k-means зависит от начального расположения центров кластеров, и как решают проблему. Выбор начального расположения центров кластеров: Forgy, случайное разбиение и k-means++. Построение критерия качества. Критерий качества уменьшается на каждой итерации алгоритма. Критерий качества при отборе начального расположения центров кластеров.

Это видео из курса Анализ данных на Python в примерах и задачах

версия 2022-го года

Это восьмая часть второй лекции

Источник: vk.com

Комментарии: