k-means
Danh từNghĩa tiếng Việt
Định nghĩa & Giải nghĩa 'K-means'
Giải nghĩa Tiếng Việt
Một thuật toán học không giám sát nhằm mục đích phân cụm các điểm dữ liệu thành k cụm, trong đó mỗi điểm dữ liệu thuộc về cụm có giá trị trung bình gần nhất (tâm cụm hoặc trọng tâm).
Definition (English Meaning)
An unsupervised learning algorithm that aims to cluster data points into k clusters in which each data point belongs to the cluster with the nearest mean (cluster center or centroid).
Ví dụ Thực tế với 'K-means'
-
"We used k-means to segment our customers into different groups based on their purchasing behavior."
"Chúng tôi đã sử dụng k-means để phân khúc khách hàng của mình thành các nhóm khác nhau dựa trên hành vi mua hàng của họ."
-
"K-means is a popular algorithm for clustering data in machine learning."
"K-means là một thuật toán phổ biến để phân cụm dữ liệu trong học máy."
-
"The k-means algorithm aims to minimize the within-cluster variance."
"Thuật toán k-means nhằm mục đích giảm thiểu phương sai trong cụm."
Từ loại & Từ liên quan của 'K-means'
Các dạng từ (Word Forms)
- Noun: k-means
Đồng nghĩa (Synonyms)
Trái nghĩa (Antonyms)
Từ liên quan (Related Words)
Lĩnh vực (Subject Area)
Ghi chú Cách dùng 'K-means'
Mẹo sử dụng (Usage Notes)
k-means là một thuật toán phân cụm phổ biến, đặc biệt hữu ích khi bạn có một tập dữ liệu lớn và muốn khám phá các nhóm hoặc cấu trúc tiềm ẩn. Nó hoạt động bằng cách lặp đi lặp lại các bước gán điểm dữ liệu cho các cụm dựa trên khoảng cách đến tâm cụm và sau đó cập nhật các tâm cụm dựa trên trung bình của các điểm dữ liệu được gán cho chúng. Sự khác biệt chính với các thuật toán phân cụm khác như hierarchical clustering là k-means yêu cầu xác định trước số lượng cụm (k).
Giới từ đi kèm (Prepositions)
k-means *with* k clusters: k-means được sử dụng với k cụm.
k-means *into* k clusters: Phân chia dữ liệu thành k cụm bằng k-means.
k-means *for* clustering: k-means được dùng để phân cụm.
Ngữ pháp ứng dụng với 'K-means'
Chưa có ví dụ ngữ pháp ứng dụng cho từ này.