Looking at the picture, we may iden

Looking at the picture, we may identify two clusters in proximity of the two data concentrations. We will refer to them using ‘A’ and ‘B’. In the first approach shown in this tutorial - the k-means algorithm - we associated each datum to a specific centroid; therefore, this membership function looked like this:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดูรูปภาพ เราอาจระบุคลัสเตอร์สองแห่งของความเข้มข้นสองข้อมูล เราจะอ้างถึงโดยใช้ ''และ 'B' ในวิธีแรกที่แสดงในกวดวิชานี้ - k-หมายถึงอัลกอริทึม - เราเชื่อมโยงแต่ละวันที่โพสกับเซนทรอยด์ที่กำหนด ดังนั้น นี้ฟังก์ชันสมาชิกมองเช่นนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มองไปที่ภาพเราอาจระบุสองกลุ่มในความใกล้ชิดของทั้งสองความเข้มข้นของข้อมูล เราจะอ้างถึงพวกเขาโดยใช้ '' และ 'B' ในวิธีแรกแสดงให้เห็นในการกวดวิชานี้ - อั​​ลกอริทึม k หมายถึง - เราเกี่ยวข้องแต่ละตัวเลขจะ centroid เฉพาะ ดังนั้นฟังก์ชั่นนี้เป็นสมาชิกมองเช่นนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดูรูปเราอาจจะระบุว่าสองกลุ่มในความใกล้ชิดของทั้งสองข้อมูลเข้มข้น เราจะเรียกพวกเขาโดยใช้ ' ' และ ' ' b ' ในแนวทางแรกที่แสดงในกวดวิชานี้ k-means วิธีเราเกี่ยวข้องกับเซนทรอยด์ตัวเลขแต่ละที่เฉพาะเจาะจงดังนั้นการเป็นสมาชิกนี้ฟังก์ชันมองเช่นนี้