用「K | 私立大學五星教授網

2019年1月15日 — 在演算法中的集群分析裡，K平均法（K-means）是一種將樣本觀察值加以分析，主要將具有某些共同特性者先整合在一起，然後分配到特定的群體，最後形成許多不同集合 ...

2023年6月26日 — 綜上觀察可以發現，其實K-means就是透過這些Cluster中心點不斷的變動，來找出合適的分群結果，而非資料點本身的變動，然後其計算與推導方式，主要就是計算距離 ...

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 ...

2019年7月18日 — K-means 運作的流程步驟： · 首先設定要分成多少群：K · 然後在特徵空間中隨機設定K個群心。 · 計算每一個資料點到K個群心的距離( 基本上使用L2距離，但也是可以 ...

2021年9月2日 — 一般而言，K-means尋找群心的方式，是採取最大期望（Expectation-maximization）演算法，先隨機找兩個位置當群心，接著是期望（Expectation）步驟，看其 ...

2024年7月6日 — 該演算法原理為：先將資料分為K組，隨機選取K個對象作為初始的聚類中心，然後計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離，將每一個對象分配給距離它最近的聚類 ...

[1] K-Means++算法是K-Means的改良，聚類中心的初始化過程中，先隨機選取一個樣本點，然後計算這個樣本點到其他資料點的距離，選擇最遠的作為下一個初始化中心，以此類推，直到選 ...

2018年4月10日 — K-means 為非監督式學習的演算法，將一群資料分成k 群(cluster)，演算法上是透過計算資料間的距離來作為分群的依據，較相近的資料會成形成一群並透過加權 ...

2020年5月19日 — K-means的優點為:計算速度快，且容易理解(因為就是把特徵相近的判定成同一群)。 缺點為: 平均值的算法易受極端值得影響，且對於類別型變數來講需考慮計算 ...

2021年5月11日 — K-均值（K-means）會根據事先選擇K個初始中心點（centroid）進行集群，即得到K個群，且不同群的中心採用群中所含有的均值計算而成。 而K-均值是發現給 ...