د K - وسيل الګوریتم سره د معلوماتو کان کیندنې
د K- وسیله کلستر کولو الګوریتم د معلوماتو کان کیندنې او د ماشین زده کړې وسیله د اړوندو اړیکو ګروپونو کې د کلستر نظرونو لپاره کارول کیږي پرته له دې چې د دغو اړیکو په اړه کوم معلومات. د نمونې اخیستنې له مخې، د الګوریتم هڅې چې کوم کټګورۍ، یا کلستر کې ښودل شوي، معلومات لري، د کلسترونو سره چې د ارزښت لخوا تعریف شوي وي.
د K- وسیله الګوریتم د خورا کلستر کولو تخنیکونو څخه دی او دا په عام ډول په طبي امیجونو، بیولوژیک، او اړونده برخو کې کارول کیږي. د K- وسیلو کلستر کولو ګټه دا ده چې دا ستاسو د معلوماتو (د غیر ناپاک شوي فارم کارولو څخه کار اخیستل) څخه خبر کوي بلکه تاسو باید په پیل کې د ارقامو په اړه د الګوریتم لارښوونه وکړئ) د الګوریتم نظارت شوې بڼه (کارول.
دا ځینې وختونه د لیوډ الګوریتم په نامه یادېږي، په ځانګړي ډول د کمپیوټر ساینس حلقو کې، ځکه چې معیاري الګوریتم لومړی په 1957 کې د سټارارت لویډ لخوا وړاندیز شوی و. د "ک-معنی" اصطالح په 1967 کې د جیمز مکیکین لخوا اصطالح شوی.
د K- وسیله الګوریتم فعالیت څنګه
د K- وسیله الګوریتم یو ارتقاء الګوریتم دی چې د هغه د نوم د عملیات له طریقه ترلاسه کوي. په ک ګروپونو کې د الګوریتم کلستر نظرونه، چیرته چې د انټرنټ پیرډر په توګه چمتو کیږي. بیا وروسته هر څار د کلستر معنی ته د کتنې پر بنسټ کلسترونو ته وړاندې کوي. بیا د کلستر معنی بیا تعقیب شوی او پروسه بیا پیل کیږی. دلته د الګوریتم څنګه کار کوي:
- الګوریتم په ابتدایي توګه د کلستر لومړني مرکزونو په توګه کټ ټیک ټاکي) وسیله (.
- د ډاټاسټ هر ټکی د کلستر لپاره ګمارل شوی، د Euclidean واټن په هر ځای او د هر کلستر مرکز تر مینځ.
- د کلستر هر مرکز د کلستر په منځ کې د ټیټ اوسط په توګه تعقیب کیږي.
- مرحله 2 او 3 مرحله تر هغه وخته پورې چې کلسترونه متقابل نه وي. متقاعد کیدی شي د تطبیق په اساس توپیر تعریف شي، مګر دا په عام ډول د دې معنا لري چې هیڅ کله د کتنې هیڅ کلستر نه شي کله چې 2 او 3 ګامونه تکرار شوي، یا دا بدلونونه د کلستر په تعریف کې مادي توپیر ندی راولي.
د کلسترونو شمیر غوره کړئ
د کلستر کولو لپاره د اصلي ستونزو څخه یو یې دا حقیقت دی چې تاسو باید د کلسترونو شمیر د الګوریتم لپاره د انډول په توګه مشخص کړئ. لکه څنګه چې ډیزاین شوی، الګوریتم د کلستر مناسب شمیر ټاکلو توان نلري او په دې کار پورې اړه لري چې په مخکیني پیژندنه کې پیژندل شي.
د بیلګې په توګه، که تاسو د خلکو ډله درلوده چې د بناریا جنډر پیژندلو په اساس د نارینه یا ښځینه په توګه کلستر شوی وي، د K- الګوریتم په کارولو سره د K = 3 کارول به خلک درې کلسترونو ته زور ورکړي کله چې یوازې دوه، یا د K = 2 انټرنیټ به ډیر طبیعي فضا چمتو کړي.
په ورته ډول، که د افرادو یوه ډله په اسانۍ سره د کور پر بنسټ کلستر کړی او تاسو د K = 20 سره د K- الګوریتمیت په نامه یادول ، پایلې ممکن اغیزمن وي تر څو اغیزمن وي.
د دې دلیل لپاره، دا ډیری ښه نظر دی چې د K مختلف بیالبیلو ارزښتونو سره تجربه وکړي ترڅو هغه ارزښت وپیژني چې ستاسو معلومات یې غوره کوي. تاسو کولی شئ د ماشین پوه شوي پوهې په لټه کې ستاسو د لټون الګوریتمونو نورو معلوماتو کارولو پلټنه وکړئ.