2.4.1 k-Meansk-Means clustering is

2.4.1 k-Means

k-Means clustering is a partitioning method. The function partitions the data set of
N items into k disjoint subsets S j that contain Nj items so that they are as close
to each other as possible according a given distance measure. Each cluster in the
partition is defined by its Nj members and by its centroid λ j. The centroid for each
cluster is the point to which the sum of distances from all items in that cluster is
minimized. Thus, we can define the k-means algorithm as an iterative process to
minimize E = ∑1 ∑n∈Sj d(xn, λ j), where xn is a vector representing the n-th item,
λ j is the centroid of the item in S j and d is the distance measure. The k-means
algorithm moves items between clusters until E cannot be decreased further.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.4.1 k หมายถึงk-หมายถึงคลัสเตอร์คือ วิธีการแบ่งพาร์ติชัน ฟังก์ชันกั้นชุดข้อมูลN รายการเป็น k disjoint j S ชุดย่อยที่ประกอบด้วยรายการนั้นจะเป็นปิด Njกันเป็นไปตามการวัดระยะทางที่กำหนด แต่ละคลัสเตอร์ในตัวพาร์ติชันเป็น defined โดยสมาชิก Nj และเจλของเซนทรอยด์ เซนทรอยด์สำหรับแต่ละคลัสเตอร์เป็นไปซึ่ง ที่เป็นผลรวมของระยะทางจากสินค้าทั้งหมดในคลัสเตอร์ย่อ ดังนั้น เราสามารถ define อัลกอริทึม k หมายถึงเป็นกระบวนการซ้ำเพื่อลด E = ∑1 ∑n∈Sj d (xn เจλ), ซึ่ง xn เป็นเวกเตอร์แสดงสินค้า n thΛเจเซนทรอยด์ของสินค้าใน S j และ d คือ วัดระยะทาง K-หมายถึงอัลกอริทึมย้ายรายการระหว่างคลัสเตอร์จน E ไม่สามารถลดได้อีก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.4.1 k หมายถึงการจัดกลุ่ม k หมายถึงเป็นวิธีการแบ่งพาร์ทิชัน ฟังก์ชั่นพาร์ติชันชุดข้อมูลของรายการที่ยังไม่มีเข้ามาในส่วนย่อยเคลื่อน k เจเอสที่มีรายการที่กรุงเทพฯเพื่อให้พวกเขามีความใกล้เคียงกับแต่ละอื่น ๆ ที่เป็นไปตามตัวชี้วัดระยะทางที่กำหนด กลุ่มในแต่ละพาร์ทิชันนิยามโดยสมาชิกกรุงเทพฯและโดย j ของเซนทรอยด์λ เซนทรอยด์สำหรับแต่ละกลุ่มเป็นจุดที่ผลรวมของระยะทางจากรายการทั้งหมดในคลัสเตอร์ที่จะลดลง ดังนั้นเราจึงสามารถยกเลิกสายตะวันออกเฉียงเหนือ k หมายถึงขั้นตอนวิธีการเป็นกระบวนการซ้ำเพื่อลดการ E = Σ1Σn∈Sj d (xn เจλ) ที่ xn เป็นเวกเตอร์ที่เป็นตัวแทนของรายการ n-TH, เจλคือเซนทรอยด์ของ รายการในเจ S และ D คือการวัดระยะทาง k หมายถึงขั้นตอนวิธีการย้ายรายการระหว่างกลุ่ม E จนไม่สามารถลดลงต่อไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครื่องมือกำจัดเพื่อย้าย k-means

k-means clustering คือ การใช้วิธี ฟังก์ชันพาร์ทิชันข้อมูลชุดของ
n รายการใน K ไม่ต่อเนื่องจาก S J ที่ประกอบด้วยรายการ NJ ดังนั้นพวกเขาจะปิด
กับแต่ละอื่น ๆเป็นไปได้ตามระยะทางที่กำหนดวัด แต่ละกลุ่มใน
พาร์ทิชันเป็น de จึงเน็ดโดยสมาชิก NJ และเซนทรอยด์เซนทรอยด์ของλแต่ละ
Jกลุ่มเป็นจุดซึ่งผลบวกของระยะทางจากรายการทั้งหมดในกลุ่มนั้นคือ
น้อยที่สุด ดังนั้น เราสามารถ เดอ จึงเป็น k-means NE ที่ขั้นตอนวิธีการกระบวนการซ้ำ

ลด E = ∑ 1 ∑ N ∈ SJ ( คริสเตียนλ D , J ) ที่คริสเตียนเป็นเวกเตอร์แสดง n-th รายการ
λ J คือเซนทรอยด์ของรายการใน S J และ d คือระยะทางวัด การ k-means
วิธีการย้ายรายการระหว่างกลุ่มจนกว่าจะลดลง
E .