K-means Clustering là gì

K-means Clustering là một thuật toán học không giám sát phổ biến được sử dụng để phân chia các điểm dữ liệu thành K cụm khác nhau. Mỗi cụm được định nghĩa bởi tâm cụm, là trung bình của các điểm được gán cho cụm đó. Thuật toán lặp đi lặp lại việc gán các điểm dữ liệu cho tâm gần nhất và tính toán lại các tâm cho đến khi hội tụ.

Quá trình bắt đầu bằng việc chọn ngẫu nhiên K tâm ban đầu. Sau đó, mỗi điểm dữ liệu được gán cho cụm được đại diện bởi tâm gần nhất. Sau khi tất cả các điểm được gán, các tâm được cập nhật bằng cách tính trung bình của tất cả các điểm trong mỗi cụm. Quá trình này lặp lại cho đến khi các tâm không thay đổi đáng kể hoặc đạt đến số lần lặp tối đa.

K-means được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như phân khúc thị trường, phân tích mạng xã hội và xử lý hình ảnh. Tuy nhiên, nó cũng có những hạn chế, chẳng hạn như nhạy cảm với vị trí tâm ban đầu và khó khăn trong việc xử lý các cụm không hình cầu. Khi khối lượng dữ liệu tăng lên, K-means có thể tiến hóa bằng cách kết hợp với các thuật toán khác để hình thành các giải pháp phân cụm mạnh mẽ hơn.