Ein einfaches Beispiel für K-Means.

Ja, ein einfach Beispiel für K-Means könnte dieierung von Punkten in einemidimensionalen Raum sein. Angenommen, du hast die folgenden Datenpunkte:

- Punkt A: (1, 2)
- Punkt B: (1, 4)
- Punkt C: (1, 0)
- D: (10, 2)
Punkt E: (10, 4)
Punkt F: (10, 0)

sind die Schritte, um K-Means anzuwenden:

1. **Anzahl der Cluster wählen**: Angenommen, du wählst K = 2, also möchtest du die Punkte in zwei Cluster gruppieren.

2. **Zufällige Initialisierung der Clusterzentren**: Wähle zufällig zwei Punkte als Startzentren. Zum Beispiel:
- Clusterzentrum 1 (C1): (1, 2)
- Clusterzentrum 2 (C2): (10, 2)

3. **Zuweisung der Punkte zu den Clustern**: Berechne die Distanz jedes Punktes zu den Clusterzentren und weise jeden Punkt dem nächstgelegenen Cluster zu.
- Punkte A, B und C werden Cluster 1 zugewiesen.
- Punkte D, E und F werden Cluster 2 zugewiesen.

4. **Neuberechnung der Clusterzentren**: Berechne die neuen Zentren der Cluster, indem du den Durchschnitt der Punkte in jedem Cluster nimmst.
- Neues C1: Durchschnitt von (1, 2), (1, 4), (1, 0) = (1, 2)
- Neues C2: Durchschnitt von (10, 2), (10, 4), (10, 0) = (10, 2)

5. **Wiederholung**: Wiederhole die Schritte 3 und 4, bis sich die Clusterzentren nicht mehr ändern oder eine vorher festgelegte Anzahl an Iterationen erreicht ist.

Am Ende hast du zwei Cluster, die die Punkte gut gruppieren. K-Means ist einfach und effektiv für viele Anwendungen in der Datenanalyse.