k- का मतलब क्लस्टरिंग एल्गोरिदम एक डेटा खनन और मशीन लर्निंग टूल है जो उन रिश्तों के पूर्व ज्ञान के बिना संबंधित अवलोकनों के समूहों में अवलोकन को क्लस्टर करने के लिए प्रयोग किया जाता है। नमूनाकरण करके, एल्गोरिदम मूल्य से परिभाषित क्लस्टर की संख्या के साथ, किस श्रेणी, या क्लस्टर में डेटा दिखाने का प्रयास करता है कश्मीर।
k- का अर्थ है एल्गोरिदम सबसे सरल क्लस्टरिंग तकनीकों में से एक है और इसका प्रयोग आमतौर पर चिकित्सा इमेजिंग, बॉयोमीट्रिक्स और संबंधित क्षेत्रों में किया जाता है। का लाभ k- का मतलब है क्लस्टरिंग यह है कि यह शुरुआत में डेटा (एल्गोरिदम के पर्यवेक्षित रूप का उपयोग करके) के बारे में एल्गोरिदम को निर्देश देने के बजाय आपके डेटा (इसके असुरक्षित रूप का उपयोग करके) के बारे में बताता है।
इसे कभी-कभी लॉयड के एल्गोरिदम के रूप में जाना जाता है, विशेष रूप से कंप्यूटर विज्ञान सर्किलों में क्योंकि मानक एल्गोरिदम पहली बार स्टुअर्ट लॉयड द्वारा 1 9 57 में प्रस्तावित किया गया था। शब्द "के-साधन" जेम्स मैक्यूएन द्वारा 1 9 67 में बनाया गया था।
के-मीन्स एल्गोरिदम फ़ंक्शन कैसे
k- का अर्थ है एल्गोरिदम एक विकासवादी एल्गोरिदम है जो इसका नाम ऑपरेशन की विधि से प्राप्त करता है। एल्गोरिदम क्लस्टर में अवलोकन कश्मीर समूह, कहाँ कश्मीर एक इनपुट पैरामीटर के रूप में प्रदान किया जाता है। इसके बाद क्लस्टर के अर्थ के अवलोकन की निकटता के आधार पर क्लस्टर को प्रत्येक अवलोकन को असाइन किया जाता है। क्लस्टर का मतलब फिर से संपीड़ित होता है और प्रक्रिया फिर से शुरू होती है। यहां बताया गया है कि एल्गोरिदम कैसे काम करता है:
- एल्गोरिदम मनमाने ढंग से चयन करता है कश्मीर शुरुआती क्लस्टर केंद्र (साधन) के रूप में अंक।
- प्रत्येक बिंदु और प्रत्येक क्लस्टर केंद्र के बीच यूक्लिडियन दूरी के आधार पर डेटासेट में प्रत्येक बिंदु बंद क्लस्टर को सौंपा गया है।
- प्रत्येक क्लस्टर सेंटर को उस क्लस्टर में बिंदुओं के औसत के रूप में पुनः संयोजित किया जाता है।
- चरण 2 और 3 दोहराने तक क्लस्टर एकत्रित होते हैं। अभिसरण को कार्यान्वयन के आधार पर अलग-अलग परिभाषित किया जा सकता है, लेकिन इसका सामान्य अर्थ यह है कि या तो चरण 2 और 3 दोहराए जाने पर कोई अवलोकन क्लस्टर बदलता नहीं है, या परिवर्तन क्लस्टर की परिभाषा में भौतिक अंतर नहीं बनाते हैं।
क्लस्टर की संख्या का चयन करना
मुख्य नुकसान में से एक k- मतलब क्लस्टरिंग तथ्य यह है कि आपको क्लस्टर को एल्गोरिदम में इनपुट के रूप में निर्दिष्ट करना होगा। डिज़ाइन किए गए अनुसार, एल्गोरिदम क्लस्टर की उचित संख्या निर्धारित करने में सक्षम नहीं है और उपयोगकर्ता को पहले से इसकी पहचान करने पर निर्भर करता है।
उदाहरण के लिए, यदि आपके पास ऐसे लोगों का समूह था जो पुरुष या महिला के रूप में द्विआधारी लिंग पहचान के आधार पर क्लस्टर किए जाने हैं, k- इनपुट का उपयोग कर एल्गोरिदम का मतलब है कश्मीर = 3 लोगों को तीन क्लस्टर में मजबूर कर देगा जब केवल दो, या एक इनपुट कश्मीर = 2, एक और अधिक प्राकृतिक फिट प्रदान करेगा।
इसी प्रकार, यदि घर के राज्य के आधार पर व्यक्तियों का एक समूह आसानी से क्लस्टर किया गया था और आपने इसे बुलाया था k- इनपुट के साथ एल्गोरिदम का मतलब है कश्मीर = 20, परिणामों को प्रभावी होने के लिए बहुत सामान्यीकृत किया जा सकता है।
इस कारण से, अक्सर विभिन्न मूल्यों के साथ प्रयोग करना एक अच्छा विचार है कश्मीर उस मूल्य की पहचान करने के लिए जो आपके डेटा के लिए उपयुक्त है। आप मशीन-सीखे ज्ञान के लिए अपनी खोज में अन्य डेटा खनन एल्गोरिदम के उपयोग का भी पता लगाना चाहेंगे।
