Введение
K-means - это алгоритм кластеризации, который разбивает набор данных на k кластеров, где каждая точка принадлежит кластеру, центроид которого находится наиболее близко к ней. Выбор метода инициализации для k-means может значительно повлиять на производительность и сходимость алгоритма. В этом лабораторном занятии мы будем оценивать влияние различных методов инициализации на устойчивость сходимости алгоритма k-means кластеризации.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.