Thuật toán K-Mean trong bài toán Phân cụm dữ liệu
I. GIỚI THIỆU
Thuật toán K-means clustering do MacQueen giới thiệu trong tài liệu “J. Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations” năm 1967.
K-means Clustering là một thuật toán dùng trong các bài toán phân loại/nhóm n đối tượng thành k nhóm dựa trên đặc tính/thuộc tính của đối tượng (k £n nguyên, dương).
Về nguyên lý, có n đối tượng, mỗi đối tượng có m thuộc tính, ta phân chia được các đối tượng thành k nhóm dựa trên các thuộc tính của đối tượng bằng việc áp dụng thuật toán này.
Coi mỗi thuộc tính của đối tượng (đối tượng có m thuộc tính) như một toạ độ của không gian m chiều và biểu diễn đối tượng như một điểm của không gian m chiều. [Xem thêm...]
I. GIỚI THIỆU
Thuật toán K-means clustering do MacQueen giới thiệu trong tài liệu “J. Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations” năm 1967.
K-means Clustering là một thuật toán dùng trong các bài toán phân loại/nhóm n đối tượng thành k nhóm dựa trên đặc tính/thuộc tính của đối tượng (k £n nguyên, dương).
Về nguyên lý, có n đối tượng, mỗi đối tượng có m thuộc tính, ta phân chia được các đối tượng thành k nhóm dựa trên các thuộc tính của đối tượng bằng việc áp dụng thuật toán này.
Coi mỗi thuộc tính của đối tượng (đối tượng có m thuộc tính) như một toạ độ của không gian m chiều và biểu diễn đối tượng như một điểm của không gian m chiều. [Xem thêm...]