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2023年6月26日 — K-means是一個典型的非監督式學習演算法，主要在處理資料的分群問題，例如將資料分成k個群體。K-means最大的特色，在於為非監督式學習，而所謂的非監督式 ...

先說說什麼是分群？分群就是對所有數據進行分組，將相似的數據歸類為一起，每一筆數據的能有一個分組，每一組稱作為群集(Cluster)。那分類根據什麼來定義，常用距離來做運算 ...

2019年9月29日 — K-Means就是透過這個概念將資料做分群，顧名思義就是將資料分成一群一群。常被用在客戶分群、特徵抽象化、非結構化資料分析…。 但在這群男生自己不會 ...

K-Means clustering是分群演算法(Clustering Algorithom)中的其中一種。在非監督式學習(Unsupervised Learning)中，分群的目的即是「物以類聚」，將具有相似特徵的資料 ...

k-平均演算法（英文：k-means clustering）源於訊號處理中的一種向量量化方法，現在則更多地作為一種聚類分析方法流行於資料探勘領域。k-平均聚類的目的是：把 n ...

K-means 演算法 · 初始化: 指定K 個分群，並隨機挑選K 個資料點的值當作群組中心值 · 分配資料點: 將每個資料點設為距離最近的中心 · 計算平均值: 重新計算每個分群的中心點.

2019年7月18日 — K-means Clustering，顧名思義它是一種Clustering Algorithm，中文可以翻作分群、集群或者聚類。 對於剛接觸機器學習的人，常常因為分群跟分類這兩個名詞 ...

依距離分群，是K-means 最常的應用之一，特別是資料在距離上可以明顯觀察出一群一群的趨勢時，透過K-means 就非常的方便。

聚類的特性在於，它不需要人員事先對消費者做分群（非監督式學習），而是根據資料間的關聯性，將有相似特徵者自動劃分為一群，而且因為算法簡單，可以很快的處理大量資料。