K-평균 클러스터링

자세한 설명

K-평균 클러스터링 데이터셋을 서로 다른 겹치지 않는 하위 집합 또는 클러스터로 작업합니다. 알고리즘은 점의 유사성을 겨냥하여 K개 군집 하나에 데이터 반복을 할당합니다.이 것은 일반적으로 내 공간 특징 데이터 간 거리로 측정됩니다.목표는 각 군집 내 산을 최소화하고 분대화하는 것입니다.

K-평균 클러스터링 알고리즘의 주요 단계는 다음과 같습니다.

초기화: 알고리즘은 먼저 K초기 중심 (각 클러스터당 하나) 을 선택하는 것이 시작됩니다.이러한 중심은 무작위로 떠오릅니다. K-Means++ 알고리즘과 같은 초기 방법을 사용하여 ######################################## ##########

* 할당:데이터셋의 각 데이터 포인트는 가장 가까운 곳에 할당되어 K개의 클러스터를 형성합니다.거리는 일반적으로 유클리드 거리를 사용하여 돈을 계산하지만 다른 거리 측정법도 사용할 수 있습니다.

업데이트: 배분 후 군집의 중심은 각 군집 내 모든 데이터 점의 평균으로 다시 계산됩니다.

반복: #중심이 더 이상 변함

최종 클러스터링: K-평균 클러스터링 알고리즘의 최종 결과는 각 데이터 포인트가 가장 가까운 클러스터에 가장 가까운 클러스터에 속하도록 데이터셋을 클러스터하는 것입니다.

K-평균 클러스터링은 구현이 비교적 단순하게 계산 효율적 유형의 여러 데이터에 효과적이기 때문에 쉽게 사용할 수 있습니다. 그러나 중심점의 중심점의 초기 배치에 민감하고 구하고 있지 않은 형이 겹치는 곳을 처리하기가 어렵다는 등 몇 가지 한계가 있습니다.

K-Means 클러스터링이 기업에 중요한 이유는 무엇입니까?

K-평균 클러스터 사용 패턴 데이터를 활용하면 초정밀 의사 결정과 목표 전략으로 맞출 수 있는 미래 기업에 중요합니다.K-평균 마케팅에서는 K-평균 데이터 전송을 통해 고객의 구매 행동, 선호도 또는 가족 가족 목표를 달성할 수 있습니다.기업은 구분된 고객 그룹을 식별하여 마케팅 캠페인, 제품 제안 고객 서비스 전략을 세우고 각 세그먼트의 요구 사항을 잘 조정하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

금융에서는 K-A=클러스터링을 통해 다양한 유형의 금융 또는 고객 프로필을 식별할 수 있습니다.

제품 개발 시 K-평균 클러스터링을 통해 기업은 고객 피드백의 추세와 선호도를 식별하여 고객의 요구에 더 잘 부합하도록 제품을 설계하고 사용할 수 있습니다.

기본적으로 K-평균 클러스터링은 유사성을 기반으로 데이터를 기록하는 기계 학습 알고리즘입니다.기업의 경우 K-평균 클러스터링은 마케팅, 재무, 의료, 소매업을 통한 다양한 데이터를 분류하고 패턴을 식별하며 데이터 기반한 의사 결정을 내리는 데 도움이됩니다.