Похожие вопросы
2025-09-09 04:35:29
В чем основное отличие K-means от K-medoids?
Выберите один ответ:
- K-means работает только с числовыми данными, K-medoids - только с категориальными
- K-means является иерархическим, K-medoids - нет
- K-means использует центроиды, K-medoids использует медоиды
- K-means - это метод обучения с учителем, K-medoids - обучение без учителя
Другие предметы Колледж Кластеризация интеллектуальный анализ данных K-means K-medoids отличие K-means K-medoids методы кластеризации центроиды медоиды обучение с учителем обучение без учителя числовые данные категориальные данные Новый
2025-09-09 04:35:34
Основное отличие между K-means и K-medoids заключается в том, как они определяют центры кластеров. Давайте рассмотрим это подробнее.
- K-means:
- Использует центроиды для определения центра кластера.
- Центроид - это среднее значение всех точек в кластере.
- Работает хорошо с числовыми данными, так как требует вычисления средних значений.
- K-medoids:
- Использует медоиды для определения центра кластера.
- Медоид - это точка в кластере, которая имеет минимальное среднее расстояние до всех других точек в этом кластере.
- Может работать с любыми типами данных, включая категориальные.
Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос: K-means использует центроиды, K-medoids использует медоиды. Это и есть основное отличие между этими двумя методами кластеризации.