А. Введение Это простой пример того, как анализ данных может помочь нам принимать решения. Полный код Python доступен по ссылке GitHub в конце. Описание проблемы Люди переезжают в другие города из-за работы, отношений, перемены в школе своего ребенка или по другим личным причинам. Когда они переезжают в новый район, не было бы полезно, если бы они могли сравнить этот район с районом, в котором они жили раньше? Я, конечно, найду такое сравнение действительно удобным, чтобы..

Кластеризация k-средних — это неконтролируемый алгоритм машинного обучения, используемый для кластеризации . обучение без учителя — это когда у нас нет в голове целевой переменной, и мы просто хотим хорошо знать данные, находить закономерности в данных. нам не нужен помеченный набор данных для этого. Кластеризация: кластеризация — это широко используемый неконтролируемый метод, используемый для получения интуитивного представления о структуре данных. Вы можете рассматривать..

Алгоритм k-средних использует математический подход для группировки похожих точек данных в кластеры. Алгоритм k-средних использует евклидово расстояние как меру сходства между точками данных и центроидами. Формально евклидово расстояние между двумя точками x и y в n-мерном пространстве определяется как: d(x, y) = sqrt( (x1 — y1)² + (x2 — y2)² + … + (xn — yn)² ) где xi и yi — координаты двух точек в i-м измерении. Алгоритм k-средних использует эту меру расстояния для..

Не путайте с KNN. k-means - это алгоритм машинного обучения кластеризации . k-Means - это неконтролируемый алгоритм. K-среднее разбивает (разделяет) данные на группы на основе сходства . Он разделяет данные на K неперекрывающихся подмножеств или кластеров без какой-либо внутренней структуры кластера или меток, что означает, что это неконтролируемый алгоритм. Объекты внутри кластера похожи друг на друга в одном кластере. И отличается от объектов, присутствующих в других..