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Pourquoi les résultats du clustering K-means dépendent de la sélection initiale du centre du cluster ?

L'algorithme k-Means traditionnel sélectionne les centroïdes initiaux de manière aléatoire et dans l'algorithme k-Means, le résultat du regroupement dépend fortement de la sélection des centroïdes initiaux. L'algorithme k-Means est sensible aux centroïdes initiaux, une sélection appropriée des centroïdes initiaux est donc nécessaire.

Q. Quelle est l'importance de la position initiale du centroïde dans Kmeans ?

Comme le clustering k-means vise à converger vers un ensemble optimal de centres de cluster (centroïdes) et d'appartenance au cluster en fonction de la distance à ces centroïdes via des itérations successives, il est intuitif que plus le positionnement de ces centroïdes initiaux est optimal, moins il y a d'itérations du Algorithmes de clustering k-means…

Q. Le regroupement final des k-moyennes dépend-il des K points initiaux ?

Dans l'algorithme k-means, les centroïdes de cluster initiaux sont sélectionnés arbitrairement, ce qui conduit à une formation diversifiée de clusters à chaque exécution. Par conséquent, la précision et les performances des k-means dépendent principalement de la sélection des centroïdes initiaux.

Q. Comment le K et la forme des clusters affecteraient-ils le résultat du clustering K-means ?

Kmeans donne plus de poids aux plus gros clusters. Kmeans suppose des formes sphériques de clusters (avec un rayon égal à la distance entre le centroïde et le point de données le plus éloigné) et ne fonctionne pas bien lorsque les clusters ont des formes différentes telles que des clusters elliptiques.

Q. K-means est-il sensible à l'initialisation ?

K-Means est une méthode relativement efficace. Cependant, nous devons spécifier le nombre de clusters à l'avance et les résultats finaux sont sensibles à l'initialisation et se terminent souvent à un optimum local. Malheureusement, il n'existe pas de méthode théorique globale pour trouver le nombre optimal de clusters.

Q. K-means dépend-il de l'initialisation ?

L'algorithme de clustering K-means peut être considérablement amélioré en utilisant une meilleure technique d'initialisation et en répétant (redémarrant) l'algorithme. Lorsque les données ont des clusters bien séparés, les performances de k-means dépendent entièrement de la qualité de l'initialisation.

Q. Pourquoi les Kmeans sont sensibles à l'initialisation ?

Le problème K-means lui-même est NP-difficile, donc tout algorithme avec un temps d'exécution pratiquement utilisable ne donnera qu'une solution localement optimale. Le fait que nous allons converger vers un minimum local est ce qui rend la procédure sensible aux conditions d'initialisation.

Q. K-Means est-il sensible à l'initialisation ?

Q. Quel est le rôle de l'initialisation dans le clustering K-means ?

Le clustering k-means classique utilise une initialisation centroïde aléatoire. Enfin, les attributs d'origine de chaque partition sont additionnés indépendamment, leur moyenne est calculée et la collection résultante de lignes de valeurs moyennes d'attributs de partition devient l'ensemble de centroïdes à utiliser pour l'initialisation.

Q. Les K-means atteindront-ils toujours le clustering optimal ?

En raison de son omniprésence, il est souvent appelé « l'algorithme des k-moyennes » ; il est également appelé algorithme de Lloyd, en particulier dans la communauté informatique. L'algorithme n'est pas garanti pour trouver l'optimum. L'algorithme est souvent présenté comme attribuant des objets au cluster le plus proche en fonction de la distance.

Q. Quel est un exemple de clustering k-means ?

Regardez la figure 1. Comparez les clusters intuitifs sur le côté gauche avec les clusters réellement trouvés par k-means sur le côté droit. La comparaison montre comment k-means peut trébucher sur certains ensembles de données. Figure 1 : Exemple de k-means non généralisé.

Q. Quelle est la différence entre k signifie et k-means + + ?

La différence entre k-means et k-means++ est uniquement la sélection des centroïdes initiaux. Les étapes restantes sont exactement les mêmes. K-means++ choisit le premier centre de gravité de manière uniforme et aléatoire à partir des points de données de l'ensemble de données.

Q. Comment calculer le centre de gravité d'un cluster ak ?

Affectez au hasard chaque observation à un cluster initial, de 1 à K. 3. Effectuez la procédure suivante jusqu'à ce que les affectations de cluster cessent de changer. Pour chacun des clusters K, calculez le centroïde du cluster. Il s'agit simplement du vecteur des moyennes des caractéristiques p pour les observations du kème groupe.

Q. Quelle est la meilleure méthode pour regrouper les données ?

Dans l'univers des techniques de clustering, K-means est probablement l'une des plus connues et fréquemment utilisées. K-means utilise une méthode de raffinement itérative pour produire son clustering final en fonction du nombre de clusters définis par l'utilisateur (représenté par la variable K) et du jeu de données.