¿Qué es el algoritmo de agrupamiento kmeans?

El algoritmo de agrupamiento K-means es un algoritmo de análisis de agrupamiento iterativo, que es el más utilizado entre todos los algoritmos de agrupamiento debido a su simplicidad y eficiencia. El algoritmo de agrupación de K-medias proporciona un conjunto de puntos de datos y el número requerido de grupos, K, K lo especifica el usuario. El algoritmo de agrupación de K-medias divide repetidamente los datos en K grupos de acuerdo con una determinada función de distancia.

Los pasos específicos del algoritmo de agrupamiento de K-medias:

El paso es dividir los datos en k grupos por adelantado, luego seleccionar aleatoriamente k objetos como el centro de agrupamiento inicial y luego calcule cada objeto La distancia a cada centro del grupo de semillas, asignando cada objeto al centro del grupo más cercano. Los centros de conglomerados y los objetos asignados a ellos representan un conglomerado.

Cada vez que se asigna una muestra, el centro del clúster se vuelve a calcular en función de los objetos existentes en el clúster. Este proceso se repetirá hasta que se cumpla la condición de terminación. Las condiciones de terminación pueden ser que ningún objeto (o un número mínimo de) se reasigne a diferentes clústeres, ningún centro de clúster (o un número mínimo de) cambie nuevamente y la suma de errores cuadrados se minimice localmente.