How the K-Mean Clustering algorithm

How the K-Mean Clustering algorithm works?
If the number of data is less than the number of cluster then we assign each data as the centroid of the cluster.
Each centroid will have a cluster number. If the number of data is bigger than the number of cluster, for each
data, we calculate the distance to all centroid and get the minimum distance. This data is said belong to the
cluster that has minimum distance from this data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมคลัสเตอร์ K-หมายความว่าอย่างไรถ้าจำนวนข้อมูลที่น้อยกว่าหมายเลขของคลัสเตอร์ แล้วเรากำหนดข้อมูลแต่ละเป็นเซนทรอยด์ของคลัสเตอร์แต่ละเซนทรอยด์จะมีหมายเลขของคลัสเตอร์ ถ้ามีจำนวนข้อมูลมากกว่าจำนวนของคลัสเตอร์ สำหรับแต่ละข้อมูล เราคำนวณระยะทางทั้งหมดเซนทรอยด์ และระยะต่ำสุด ข้อมูลนี้บอกว่า เป็นของคลัสเตอร์ที่มีระยะต่ำสุดจากข้อมูลนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีอัลกอริทึม K-Mean Clustering ทำงานอย่างไร
ถ้าจำนวนของข้อมูลที่มีค่าน้อยกว่าจำนวนของคลัสเตอร์แล้วเรากำหนดข้อมูลแต่ละ centroid ของคลัสเตอร์.
แต่ละเซนจะมีจำนวนคลัสเตอร์ ถ้าจำนวนของข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่าจำนวนของคลัสเตอร์สำหรับแต่ละ
ข้อมูลที่เราจะคำนวณระยะทางที่เซนทรอยด์ทั้งหมดและได้รับระยะทางขั้นต่ำ ข้อมูลนี้จะถูกกล่าวว่าเป็นของ
คลัสเตอร์ที่มีระยะทางขั้นต่ำได้จากข้อมูลนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการ k-mean ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มงานถ้าจำนวนน้อยกว่าจำนวนของกลุ่มเราก็กำหนดให้แต่ละข้อมูลตามที่ centroid ของคลัสเตอร์แต่ละเซนทรอยด์จะมีกลุ่มหมายเลข ถ้าจำนวนข้อมูลที่ใหญ่กว่าจำนวนคลัสเตอร์ แต่ละข้อมูล เราคำนวณระยะทางทั้งหมดไร้ผล และได้รับระยะทางน้อยที่สุด ข้อมูลนี้จะบอกว่าเป็นของกลุ่มที่มีระยะต่ำสุดจากข้อมูลนี้