Кластеризация методом K-медоидов: объяснение надежного алгоритма на основе разбиения | Машинное о...
Автор: GateXAIML
Загружено: 2026-01-26
Просмотров: 62
Описание:
В этой лекции вы с нуля разберетесь в алгоритме кластеризации K-медоидов. Мы объясним, как работает алгоритм кластеризации на основе разбиения, как выбираются медоиды, как назначаются кластеры и почему алгоритм K-медоидов более устойчив к выбросам по сравнению с алгоритмом K-средних.
Вы изучите полный алгоритм K-медоидов, вычисление расстояний, процесс обновления медоидов, критерии сходимости и получите практическое представление с понятными объяснениями и примерами.
Это видео является частью серии «Машинное обучение с нуля», предназначенной как для начинающих, так и для продвинутых пользователей, желающих получить четкую концептуальную ясность.
👉 Полный плейлист:
• Machine Learning From Zero
📌 Темы, рассмотренные в видео:
Что такое кластеризация K-медоидов?
Концепция кластеризации на основе разбиения
Разница между алгоритмами K-средних и K-медоидов
Стратегия выбора медоидов
Процесс назначения кластеров
Минимизация функции стоимости
Критерии сходимости
Преимущества и ограничения алгоритма K-медоидов
🎯 Актуальность для экзаменов и собеседований
Очень полезно для подготовки к экзамену GATE DA, университетским экзаменам, техническим собеседованиям и основам машинного обучения.
Повторяем попытку...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео
-
Информация по загрузке:
![Код, написанный ИИ: Армин Ронахер об агентах ИИ и будущем программирования [Полный выпуск]](https://imager.clipsaver.ru/4zlHCW0Yihg/max.jpg)
