Модель кластеризации KMeans | К-средних | Метод локтя | KMeans часть 1 | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

✔️ Проверяющий ТЕСТ Поддержать канал можно оформив подписку на 💻 Мои курсы на платформе Stepik: ❓ Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео: - Что такое модель KMeans - Как обучается KMeans - Что такое KMeans++ - Как выбирать самое оптимальное количество кластеров - Что такое метод локтя 0:00 Введение 0:25 План занятия 0:38 Что нужно знать для занятия 0:56 Тест/Поддержка 1:14 Суть модель KMeans 2:07 С какими данными лучше работает KMeans 2:21 Данные для кластеризации 2:42 Количество кластеров для KMeans 2:54 Случайная инициализация стартовых центроид 3:24 Расчет расстояния до центроид 4:26 Разбиение на кластеры 4:54 Изменение центроиды 5:05 Как делается пересчет центроиды в KMeans 6:32 Итерации в KMeans 7:09 Центроиды в KMeans не меняются 7:33 Определение, к какому кластеру присвоится новый объект. Кластеризация нового объекта 8:04 Результат построения KMeans 8:15 Новая случайная инициализация стартовых центроид 8:31 KMeans++ 8:40 Суть KMeans++ 8:51 Реализация KMeans++ 10:04 Как выбрать оптимальное количество кластеров 10:16 Визуальная оценка количества кластеров 10:46 Когда непонятно, сколько кластеров 11:08 Как понять, качественная ли кластеризация 11:53 Метод локтя 12:34 Пример метода локтя 12:48 Один кластер 12:54 Внутрикластерное квадратичное расстояние 13:32 Формула квадратичного внутрикластерного расстояния 13:47 Два кластера 14:00 Формула квадратичного внутрикластерного расстояния 14:19 Три кластера 14:26 Почему падает разброс в кластеризации 14:51...