1 Frage zu Kmeans

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.