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Funktionsweise von K-means
1. Initialisierung: Wähle K Samples zufällig für die Clusterzentren aus
2. Step 1: Klassifikation der Samples zu den Komponenten
3. Step 2: Neuberechnung der Mittelwertvektoren (Schwerpunkt der Cluster)
4. Evaluierung der kumulativen Distanz
falls Distanz konvergiert dann sind die optimalen Clusterzentren gefunden
falls Distanz nicht konvergiert => Step 1
2. Step 1: Klassifikation der Samples zu den Komponenten
3. Step 2: Neuberechnung der Mittelwertvektoren (Schwerpunkt der Cluster)
4. Evaluierung der kumulativen Distanz
falls Distanz konvergiert dann sind die optimalen Clusterzentren gefunden
falls Distanz nicht konvergiert => Step 1
Tags:
Source: CI Teil 2 Kapitel 5
Source: CI Teil 2 Kapitel 5
Flashcard info:
Author: Sepp Samuel
Main topic: Telematik
Topic: Computational Intelligence
School / Univ.: TU Graz
Published: 02.07.2014