Почему алгоритм k-means может сходиться к локальному оптимуму?

Примеры ответов Нейро на вопросы из разных сфер

Что такое Нейро?

Главная / Наука и образование / Почему алгоритм k-means может сходиться к локальному оптимуму?

Вопрос для Нейро

2 марта

#Kmeans #Алгоритм #Оптимум #ЛокальныйОптимум

Почему алгоритм k-means может сходиться к локальному оптимуму?

Нейро

На основе 5 источников

en.wikipedia.org

k-означает кластеризацию - k-means clustering - Википедия

education.yandex.ru

Кластеризация

habr.com

Машинное обучение: Кластеризация методом K-means. Теория и реализация. С нуля / Хабр

ru.wikipedia.org

Метод k-средних — Википедия

scikit-learn.ru

2.3. Кластеризация — scikit-learn 1.4.2 documentation

Алгоритм k-means может сходиться к локальному оптимуму, потому что не гарантирует достижения глобального минимума суммарного квадратичного отклонения. 3 4 Он может застрять в локальном минимуме, зависящем от начальной инициализации центров. 3
Результат алгоритма зависит от выбора исходных центров кластеров, их оптимальный выбор неизвестен. 4

Найти в Поиске

Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.

Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Что такое Поиск с Нейро?