Clustering

Tableau में Statistical Techniques

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Supervised बनाम Unsupervised Machine Learning

k-means clustering एल्गोरिदम का दृश्य प्रतिनिधित्व.

k-means clustering एल्गोरिदम का दृश्य प्रतिनिधित्व. दो random centers चुने गए हैं.

k-means clustering एल्गोरिदम का दृश्य प्रतिनिधित्व. सबसे नज़दीकी पॉइंट्स को उन्हीं centers को असाइन किया गया है.

k-means clustering एल्गोरिदम का दृश्य प्रतिनिधित्व. centers को नए center पर खिसकाया गया है.

k-means clustering एल्गोरिदम का दृश्य प्रतिनिधित्व. प्रक्रिया iterative है और दोहरती है.

k-means clustering एल्गोरिदम का दृश्य प्रतिनिधित्व. centers का मूवमेंट रुकने पर एल्गोरिदम रुकता है.

Between-group sum of squares

k-means clustering का दृश्य प्रतिनिधित्व. Between-group sum of squares पूरे डेटासेट के mean और centers के बीच squared distances का योग है.

Within-group sum of squares

k-means clustering का दृश्य प्रतिनिधित्व. Within-group sum of squares centers और cluster के पॉइंट्स के बीच squared distances का योग है.

Tableau में Statistical Techniques