35
bu yerda A matritsa – masofani hisoblash usulini aniqlaydi. Masalan,
birlik
matritsa bo‘yicha Evklad masofasidan foydalanish.
-
C – klasterlar markazlari vektori;
-
U – klasterizatsiya bo‘yicha bo‘linish matritsasi;
-
)
,
,
,
(
U
C
d
M
J
J
- maqsad funksiyasi;
-
Chegaralanishlar majmuasi[18].
k – means
algoritmi (
K-means
)
Yaxshiroq ko‘rish uchun ikkita parameter – kosacha bargning uzunligi va
kengligi bilan chegaralanamiz. Bu ma‘lumotni ikki o‘lchamli fazoda ifodalashga
imkon beradi. Nuqtalar ob‘ektlar nomeri bilan belgilangan. Dastlab,
barcha
ob‘ektlar fazosidagi nuqtalar markazlardan ixtiyoriy
k
boshlang‘ich nuqtalar
olinadi. Bu markazlarni bo‘lish
usuli muhim emas, boshlang‘ich
nuqtalarni
tanlash hisoblash vaqtida namoyon bo‘ladi. Masalan, I to‘plamdagi dastlabki
k
ta ob‘ekt bo‘linishi mumkin. Berilgan misolda bu nuqta 1,2 va 3.
Ikkinchi
qadamda jarayon iteratsion bajariladi.
Dostları ilə paylaş: