MOJAB 24

این الگوریتم k-means در یادگیری ماشین چه کار می‌کند؟

الگوریتم k-means یک الگوریتم خوشه‌بندی است که در یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این الگوریتم به داده‌ها اعمال می‌شود و آن‌ها را به چند خوشه مختلف تقسیم می‌کند، به طوری که داده‌های هر خوشه با هم شبیه‌ترین باشند و داده‌های مختلف از هم متمایز شوند.

هدف اصلی این الگوریتم این است که داده‌ها را به گروه‌های مشابه تقسیم کند، به طوری که داده‌های هر گروه با هم شبیه‌ترین باشند و داده‌های مختلف از هم متمایز شوند. این کار با استفاده از محاسبه مرکز خوشه‌ها و تخصیص داده‌ها به خوشه‌های مناسب انجام می‌شود.

الگوریتم k-means به صورت مرتبط با الگوریتم‌های دیگر خوشه‌بندی مانند hierarchical clustering و DBSCAN استفاده می‌شود و یکی از الگوریتم‌های پرکاربرد در حوزه خوشه‌بندی داده‌ها است.