Ang pagkukumpol ay isang pangunahing pamamaraan sa hindi mapigil na pagkatuto na pinag - uugnay ang mga punto ng datos batay sa kanilang mga katangian.

Distansiya Metrics sa Pagpupuslit

Ang mga distance metrics ay sumusukat ng pagkakatulad sa pagitan ng mga puntos ng datos. ang mga karaniwang metric ay kinabibilangan ng Euclidean distance, Manhattan distance, at Cosine pagkakatulad. Ang pagpili ng mga metric impluwensiya kung paano nabubuo ang mga kumpol at maaaring makaapekto sa algorithm's sensitivity sa mga outliers.

Pagkalkula sa mga Centroid

Ang mga centroid ay kumakatawan sa sentro ng isang kumpol. , xx1, x[[[[FLT:[[2][2][FL], [[[T][T][[T][[[T][[T][[[T][[[T][T][[[T][T][T][[T][[T][T][[[T][[T][T][[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[]]]]]]]]]]

C = [[/n)[i=1[[n x[[[[[[[FLT:[[[[[[[[[[[[[[CLT:[[[[C]]][[[[[[[[[CLT:7]]]]

Mga Simulain sa Disenyo Para sa mga Algorithm

Ang epektibong mga partikulo ay sumusunod sa ilang mga prinsipyo upang maging optimikong pagpangkat-pangkat. Kabilang dito ang pagbabawas ng intra-cluster dibersidad at pag-uuri ng inter-cluster distance. Algorithms tulad ng K-Means meratively update centroids upang mapabuti ang cluster fusion.

Nakapagpapasiglang Pagtatanghal

Ang mga metric gaya ng Silhouette Score at Davies-Bouldin Index ay nagreresulta sa kalidad ng pagkokokodigo.[update] Kanilang tinataya kung gaano kagaling ang mga puntong datos sa loob ng kanilang mga kumpol kumpara sa ibang mga kumpol, na gumagabay sa pagpili ng parameter at algorithm configuration.