Дәріс k-орта әдісімен кластерлеу

Жақсы кластер ұқсас деректер элементтерін 
қамтитындықтан, 
оны 
оның 
мүшелерінің 
центрден қаншалықты алыс екенін бағалау 
керек. Бірақ кластерлік центрдің позициялары 
бастапқыда 
белгісіз 
болғандықтан, 
олар 
шамамен алынған. Деректер элементтері содан 
кейін оларға ең жақын кластер центрімен 
байланыстырылады. 
Осыдан кейін кластер центрі оның мүшелері үшін 
қайтадан есептеледі, ал деректер элементтері 
үшін процедура қайталанады және деректер 
элементі басқа кластердің центріне жақынырақ 
болса, оның мүшелігі өзгереді. 

Келесі қадамдар кластер мүшелігін анықтау процесін дәл 
сипаттайды және оларды кластерлердің кез келген 
санымен қолдалануға болады. 
0-қадам
: Кластер центрінің қай жерде екенін болжаудан 
басталады. Оларды шартты түрде псевдоцентр деп атауға 
болады, өйткені олардың шын мәнінде центр позицияға 
сәйкес келетінін әлі белгісіз. 
1-қадам
: 
Әрбір 
деректер 
элементін 
ең 
жақын 
псевдоцентрмен байланыстыру керек. Осылайша, екі 
кластер алынады: ашық және қараңғы(светлый и темный). 
2-қадам
: Кластерге тағайындалған мүшелердің центріне 
назар аудара отырып, псевдоцентрлердің жаңа орны 
есептеледі. 
3-қадам
: Кластерді қайта тағайындауды (1-қадам) және 
кластердің (репозиционирование) орнын өзгертуді (2-
қадам) 
барлық 
мүшелік 
өзгерістері 
тоқтағанша 
қайталанады. 

Тек екі өлшемді талдауды қарастырғынына 
қарамастан, кластерлеу үш немесе одан да 
көп өлшемдер үшін де орындалуы мүмкін. 
Бұл қосымша өлшемдер клиенттің жасы 
немесе келу жиілігі болуы мүмкін. Мұны 
елестету 
қиын 
болғанымен, 
деректер 
элементтері 
мен 
кластер 
центрлері 
арасындағы 
көп 
өлшемді 
қашықтықты 
есептеу үшін компьютерлік бағдарламаларға 
жүгіну керек. 

жүктеу/скачать 423,17 Kb.

Достарыңызбен бөлісу: