K- مربوط طریقہ ہے جو اپنی خصوصیات پر مبنی مجموعی ڈیٹا پوائنٹز کو گروپ ڈیٹا پوائنٹ کے لیے استعمال کیا جاتا ہے. یہ ڈیٹا بیس کے اندر موجود ساختوں اور ساختوں کی شناخت کرنے میں مدد کرتا ہے. یہ مضمون حقیقی اعداد و شمار پر عمل کرنے کے لیے ایک مرحلہ وار ہدایت فراہم کرتا ہے، جس میں حساب اور بہترین عمل شامل ہیں۔

K- کی خصوصیات کو سمجھنا

K- o- symption divisions in Kputs in Koups by the sconding by the struction by the class struction. Alphal Altata مراد دیتا ہے کہ وہ اعداد و شمار قریب ترین سینٹی گریڈ اور تجدید کے لیے استعمال ہوتا ہے جب تک کہ یہ strophyssation، تصویری تجزیہ اور مارکیٹ کی تحقیق میں کثرت سے استعمال ہوتا ہے۔

sett-by-system-system-scleation

K--------------------------------------------------------------------------------

  • ] اسٹوپ 1: گرووں کی تعداد (K) منتخب کرو [1] کسی مناسب قے کا تعین کرنے کے لیے غیر موزوں طریقہ کار استعمال کرتے ہوئے استعمال کرتے ہیں۔
  • Step 2: Centeroids. Randomly K data نقاط کو ابتدائی سنسکرت کے طور پر منتخب کیا جاتا ہے۔
  • Step 3: Construction data points est Sentroid. ہر نقطہ اور ہر سینٹی گریڈ کے درمیان فاصلہ طے کریں، پھر اس کے مطابق نقطے مقرر کریں۔
  • Step 4: Up Scienroids. ہر ایک کیپلر میں تمام نقطوں کا مطلب تلاش کرنے کے لیے کلکٹر کو ترتیب دیا جاتا ہے۔
  • اسٹوپ 5: 3 اور 4 تک کے مراحل۔ جب تک کوئی قابل ذکر چیز نہیں تبدیل نہیں ہو جاتی

حقیقی دنیا کے لیے بہترین مشقیں

حقیقی دنیا کے اعداد و شمار پر عمل کرنے کے لیے ڈیٹا کی خوبی اور پیرامیٹر انتخاب پر توجہ درکار ہوتی ہے. عام کاری جیسے کہ عناصر کو برابر سے حساب تک پہنچانے میں مدد دے سکتے ہیں۔

علاوہ‌ازیں ، مقامی من‌یما سے بچنے کیلئے مختلف قسم کے القاب کو چلانے پر غور کریں ۔