2D K-Means データのグループ化
確定的な k-means クラスタリングは、有限 2 次元座標に対して実行され、クラスタ番号と 2 乗誤差が表示されます。
2D K-Means データのグループ化 ユーザーマニュアル
- パラメータを入力するか、フォームに従ってファイルを選択し、最初に単位とフォーマットを確認してください。
- 0、0、0、1、10、10、10、11 の 4 つの点は、2 つのクラスターに分割されます。
- 処理ボタンをクリックして結果を表示すると、コピーまたはダウンロードして保存できます。
計算方法と処理規則
中心を最も遠い順序で初期化し、ポイントを繰り返し、中心を更新し、最大 200 ラウンドまで更新します。
使用範囲
最大 300 の 2 次元ポイント。 標準化も、グローバルな最適性の保証もなく、結果をビジネス分類の結論として解釈しないでください。
入力コンテンツはサーバーに保存されますか?
このツールは、ブラウザーでの入力を処理し、ファイルやフォームのコンテンツをアップロードしません。 入力練習のスコアはネイティブ ブラウザにのみ保存されます。
結果が他のツールと異なるのはなぜですか?
最大 300 の 2 次元ポイント。 標準化も、グローバルな最適性の保証もなく、結果をビジネス分類の結論として解釈しないでください。 入力ユニット、丸め方法、適用ルール、データ バージョンを最初に比較してください。