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परिभाषा - K- मीन्स क्लस्टरिंग का क्या अर्थ है?
K- साधन क्लस्टरिंग एक सरल अनुपयोगी शिक्षण एल्गोरिथ्म है जिसका उपयोग क्लस्टरिंग समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है। यह एक दिए गए डेटा को कई समूहों में वर्गीकृत करने की एक सरल प्रक्रिया का अनुसरण करता है, जिसे "k" अक्षर द्वारा परिभाषित किया गया है, जो पहले से तय है। तब समूहों को बिंदुओं के रूप में तैनात किया जाता है और सभी अवलोकन या डेटा बिंदु निकटतम क्लस्टर के साथ जुड़े होते हैं, गणना की जाती है, समायोजित की जाती है और फिर एक वांछित परिणाम तक पहुंचने तक नई समायोजन का उपयोग करके प्रक्रिया शुरू होती है।
K- साधन क्लस्टरिंग का उपयोग खोज इंजन, बाजार विभाजन, सांख्यिकी और यहां तक कि खगोल विज्ञान में भी होता है।
टेकोपेडिया के-मीन्स क्लस्टरिंग की व्याख्या करता है
K- साधन क्लस्टरिंग क्लस्टरिंग विश्लेषण के लिए उपयोग की जाने वाली एक विधि है, विशेष रूप से डेटा माइनिंग और सांख्यिकी में। यह कई समूहों (k) में टिप्पणियों के एक समूह को विभाजित करने का लक्ष्य रखता है, जिसके परिणामस्वरूप डेटा को वोरोयोई कोशिकाओं में विभाजित किया जाता है। इसे यह पता लगाने का एक तरीका माना जा सकता है कि कौन सा समूह वास्तव में किस वस्तु से संबंधित है।
इसका उपयोग मुख्य रूप से आंकड़ों में किया जाता है और इसे अध्ययन की लगभग किसी भी शाखा में लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, विपणन में, इसका उपयोग लोगों की विभिन्न जनसांख्यिकी को सरल समूहों में समूहित करने के लिए किया जा सकता है जो विपणक को लक्ष्य बनाना आसान बनाते हैं। खगोलविज्ञानी इसका उपयोग भारी मात्रा में खगोलीय डेटा के माध्यम से करने के लिए करते हैं; चूंकि वे एक-एक करके प्रत्येक वस्तु का विश्लेषण नहीं कर सकते हैं, उन्हें अवलोकन और जांच के लिए सांख्यिकीय रूप से रुचि के बिंदु खोजने की जरूरत है।
एल्गोरिथ्म:
- K बिंदु सेंट्रोइड्स के प्रारंभिक समूह का प्रतिनिधित्व करने वाले ऑब्जेक्ट डेटा स्पेस में रखे जाते हैं।
- प्रत्येक ऑब्जेक्ट या डेटा बिंदु को निकटतम k में असाइन किया गया है।
- सभी ऑब्जेक्ट्स को असाइन किए जाने के बाद, kroidroids के पदों को पुनर्गणना किया जाता है।
- चरण 2 और 3 तब तक दोहराए जाते हैं जब तक कि केन्द्रक के स्थान नहीं रह जाते हैं।
