k-は、クラスタリングアルゴリズムが、特定の匿名データセット（クラスIDに関する情報を含まないセット）を固定数（ k ）のクラスターに分割しようとすることを意味します。最初に、 k個のいわゆる重心が選択されます。その後、各重心は、それが定義するクラスターの算術平均に設定されます。

同様に、Kは機械学習でのクラスタリングを意味しますか？機械学習アルゴリズムを説明- K -平均クラスタリングを。 K - Meansクラスタリングは、教師なし学習アルゴリズムであり、名前が示すように、データセット内のクラスターの固定数（ k ）を検出します。クラスターは、機能の類似性のためにグループ化されたデータポイントのグループです。

また、K平均法をどのように計算しますか？

K-平均クラスタリングクラスターの中心としてランダムにk点を選択します。ユークリッド距離関数に従って、オブジェクトを最も近いクラスターの中心に割り当てます。各クラスター内のすべてのオブジェクトの重心または平均を計算します。同じポイントが連続したラウンドで各クラスターに割り当てられるまで、手順2、3、および4を繰り返します。

なぜKは意味するのですか？

K-は、クラスタリングアルゴリズムを使用して、データで明示的にラベル付けされていないグループを検索することを意味します。これを使用して、存在するグループのタイプに関するビジネス上の仮定を確認したり、複雑なデータセット内の不明なグループを識別したりできます。