Difference between revisions of "K-Means Clustering"
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| − | <font size="4"><strong>K-Means Clustering</strong></font><br /><br /><span style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: black; FONT-FAMILY: 굴림; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-family: 굴림; mso-ansi-language: KO; mso-fareast-language: KO; mso-bidi-language: AR-SA">K-means는 비계층적 군집방법중 가장 널리 사용되는 방법이며 가장 간단한 자율학습 알고리즘 중 하나이다. <br />사전에 정해진 어떤 수의 클러스터를 통해서 주어진 데이터 집합을 분류하는 간단하고 쉬운 방법이다. k-means 는 partitional clustering 에 속한다.</span> | + | <font size="4"><strong>K-Means Clustering</strong></font><br /><br /><span style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: black; FONT-FAMILY: 굴림; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-family: 굴림; mso-ansi-language: KO; mso-fareast-language: KO; mso-bidi-language: AR-SA">K-means는 비계층적 군집방법중 가장 널리 사용되는 방법이며 가장 간단한 자율학습 알고리즘 중 하나이다. <br />사전에 정해진 어떤 수의 클러스터를 통해서 주어진 데이터 집합을 분류하는 간단하고 쉬운 방법이다. k-means 는 partitional clustering 에 속한다.<br /><br />#K-means Clusting Demo Animation<br /><a href="http://www.elet.polimi.it/upload/matteucc/Clustering/tutorial_html/AppletKM.html">http://www.elet.polimi.it/upload/matteucc/Clustering/tutorial_html/AppletKM.html</a></span> |
Revision as of 21:02, 20 July 2006
K-Means Clustering
K-means는 비계층적 군집방법중 가장 널리 사용되는 방법이며 가장 간단한 자율학습 알고리즘 중 하나이다.
사전에 정해진 어떤 수의 클러스터를 통해서 주어진 데이터 집합을 분류하는 간단하고 쉬운 방법이다. k-means 는 partitional clustering 에 속한다.
#K-means Clusting Demo Animation
http://www.elet.polimi.it/upload/matteucc/Clustering/tutorial_html/AppletKM.html
