We present k-means clustering algor

We present k-means clustering algorithms: A key limitation of k-means is its cluster model. The concept is based on spherical clusters that are separable in a way so that the mean value converges towards the cluster center. The clusters are expected to be of similar size, so that the assignment to the nearest cluster center is the correct assignment

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรานำเสนอถึงอัลกอริธึม clustering: ข้อจำกัดคีย์ k หมายถึงเป็นรูปแบบคลัสเตอร์ แนวคิดนี้ตั้งอยู่บนทรงกลม clusters ที่ separable ในลักษณะเพื่อให้ค่าเฉลี่ยแร็คไปทางศูนย์คลัสเตอร์ คลัสเตอร์คาดว่าจะมีขนาดคล้าย เพื่อให้การกำหนดไปยังศูนย์ที่ใกล้ที่สุดของคลัสเตอร์ไม่ถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรานำเสนอ K-วิธีการจัดกลุ่มอัลกอริทึม: ข้อ จำกัด ที่สำคัญของ K-หมายถึงเป็นรูปแบบคลัสเตอร์ แนวคิดนี้จะขึ้นอยู่กับกลุ่มทรงกลมที่มีแยกกันไม่ออกในลักษณะเพื่อให้ค่าเฉลี่ยลู่ต่อศูนย์คลัสเตอร์ กลุ่มที่คาดว่าจะขนาดใกล้เคียงกันเพื่อให้มอบหมายให้ศูนย์คลัสเตอร์ที่ใกล้ที่สุดคือการกำหนดที่ถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรานำเสนอ k-means การจัดกลุ่มขั้นตอนวิธี : ข้อจำกัดสำคัญของ k-means เป็นรูปแบบกลุ่มของ แนวคิดจากกลุ่มทรงกลมที่แยกกันในลักษณะเพื่อที่จะหาค่าเฉลี่ยต่อศูนย์กลุ่ม กลุ่มที่คาดว่าจะอยู่ที่ขนาดใกล้เคียงกัน จึงมอบหมายให้ศูนย์ที่ใกล้ที่สุด คือ กลุ่มงานที่ถูกต้อง