クラスタリングK-means++アルゴリズムプロセス
2025-02-12 18:25:38 0 報告
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これは「クラスタリングK-means++アルゴリズムプロセス」を示すフローチャートです。このフローチャートは、K-means++アルゴリズムを使用してデータセットDをクラスタリングする手順を視覚的に表現しています。プロセスはデータセットの入力から始まり、アルゴリズムの各ステップを経て、最終的にクラスタリング結果を出力します。重要な決定ポイントでは「はい」または「いいえ」で次のステップに進むことが示され、アルゴリズムの流れを明確に理解できるように設計されています。
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概要/内容
クラスタリング
ランダムにサンプルポイントを選択して最初の初期化されたクラスターセンター
収束するか反復回数に達したか？
いいえ
入力：データセットD、クラスタ数K
K個のクラスターセンターは決定されましたか？
各サンプルを最も近い対応するクラスターに割り当てる
始まり
はい
距離を確率に変換し、次のクラスタリング中心を選択する
終わり
最大反復回数を取得する
K-means++アルゴリズム
計算各サンプル点から最も近い既知のクラスタ中心までの距離
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