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Proceso del algoritmo de agrupamiento K-means++

2025-02-12 18:25:38   1  Informe

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El diagrama de flujo del 'Proceso del algoritmo de agrupamiento K-means++' ilustra los pasos esenciales para implementar este método de clustering. Comienza con la inicialización del algoritmo, seguido de la determinación de los centros de clúster iniciales. Luego, se calcula la distancia de cada punto a su centro más cercano. El proceso se repite iterativamente hasta que se alcanza la convergencia o el número máximo de iteraciones. Este enfoque optimizado mejora la selección de centros iniciales, aumentando la eficiencia y precisión del algoritmo K-means. El flujo concluye al alcanzar la condición de parada establecida.

Otras obras del autor

Esquema/Contenido

División de clústeres

Elige aleatoriamente un punto de muestra comoel primer centro de clúster inicializado

¿Es convergente o se ha alcanzado el número de iteraciones?

¿Se han determinado los K centros de clúster?

Asignar cada muestra al clúster correspondiente con la distancia más pequeña.

Comienzo

SÍ

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Fin

Obtener el número máximo de iteraciones