 Limbola oyo algorithme ya apprentissage machine oyo elandi esalaka.
K-Means Clustering ezali algorithme ya apprentissage automatique sans supervisée oyo esalelamaka pona koyeba pe kokabola ba données na ba groupes na kotalaka bokokani to ba modèles na kati ya ba données. Algorithme esalaka na kolimbola motango moko ya ba clusters oyo elakisami, ‘K’, pe epesaka point moko moko ya ba données na moko ya ba clusters wana na kotalaka distance na yango na centre ya cluster, eyebani pe na kombo ya centroïde. Na sima algorithme ezo mettre à jour iterativement ba assignations ya cluster na ko minimiser somme ya ba distances carrées entre point de données moko na moko na centroïde ya cluster oyo epesameli yango. Na tango ya processus, algorithme ezo récalculer constamment position ya centroïde, ememaka na réassignation ya ba points ya ba données na ba clusters, tiii na suka eko converger na solution optimale. Résultat ya suka ezali ensemble ya ba clusters oyo e définir polele, moko na moko ezali na groupe ya ba points de données oyo ekokani mingi moko na mosusu. K-Means Clustering ezali algorithme oyo bato mingi basalelaka na makambo lokola segmentation ya marché, segmentation ya image, mpe détection ya anomalie. Esalelamaka mpe mingi lokola étape ya prétraitement mpo na ba algorithmes mosusu ya apprentissage automatique mpo na kosala que ba données na bango ya entrée ezala organisé mingi mpe ezala facile ya ko traité.