Участник:Бротиковская Данута/Алгоритм k-means: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Нет описания правки |
Нет описания правки |
||
| Строка 17: | Строка 17: | ||
=== Математическое описание алгоритма === | === Математическое описание алгоритма === | ||
Дан набор из <math>N</math> d-мерных векторов <math>X</math> = <math>\{x_1, x_2, ..., x_n\}</math> | |||
=== Вычислительное ядро алгоритма === | === Вычислительное ядро алгоритма === | ||
Версия от 15:08, 8 октября 2016
| Алгоритм k средних (k means) | |
| Последовательный алгоритм | |
| Последовательная сложность | [math]\displaystyle{ O(n^3) }[/math] |
| Объём входных данных | [math]\displaystyle{ \frac{n (n + 1)}{2} }[/math] |
| Объём выходных данных | [math]\displaystyle{ \frac{n (n + 1)}{2} }[/math] |
| Параллельный алгоритм | |
| Высота ярусно-параллельной формы | [math]\displaystyle{ O(n) }[/math] |
| Ширина ярусно-параллельной формы | [math]\displaystyle{ O(n^2) }[/math] |
Авторы страницы Данута Бротиковская и Денис Зобнин
Свойства и структура алгоритма
Общее описание алгоритма
Алгоритм k средних (k means) -- наиболее популярный метод кластеризации. Был изобретен в 1950-х годах математиком Гуго Штейнгаузом и почти одновременно Стюартом Ллойдом. Особую популярность приобрел после публикации работы МакКуина в 1967. Цель алгоритма заключается в разделении N наблюдений на K кластеров таким образом, чтобы каждое наблюдение придележало ровно одному кластеру, расположенному на наименьшем расстоянии от наблюдения.
Математическое описание алгоритма
Дан набор из [math]\displaystyle{ N }[/math] d-мерных векторов [math]\displaystyle{ X }[/math] = [math]\displaystyle{ \{x_1, x_2, ..., x_n\} }[/math]