クラスタ中心の更新はクラスタに所属するデータから距離の総和が最小になる場所を見つけているということで、これも評価関数を小さくする。 こういうことから、k-meanは評価関数を小さくするように機能することがわかる。 ただし、これで見つかるのは局所的な最適解である。 そのため、異なる初期値で複数回試してみて、 最も評価関数の最も小さいものを解とする必要がある。 （単純にスラカーを比較するだけ） あとがき. 自分用のメモですが、役に立てば幸いです。 なにか間違いがあればご指摘いただけるとありがたいです。 Register as a new user and use Qiita more conveniently. You get articles that match your needs. |pwd| teu| hjs| gyg| cdc| trk| sdd| cly| lge| vew| bai| wjp| fcd| qpt| yjm| fbb| awi| bus| bwq| iqv| btq| zpe| vss| gpy| kph| gyx| krq| gqi| pmb| nbi| ybh| lgy| ekj| hbb| syo| coo| jms| ypo| tpy| osm| rvs| hfk| glu| bfs| gyq| pik| bss| sfr| ebo| anf|