機械学習
k-means法
決定的な遠点選択で初期中心を作り、割当と中心更新を反復してクラスタ・慣性・収束状態を返します。
- TIME
- O(isdk)
- SPACE
- O(sk+hk)
i = 反復数、s = 標本数、d = 特徴量数、k = クラスタ数 / 上限: 標本1〜1,000、特徴量1〜16、kは1〜16かつ標本数以下、反復1〜10,000、i×s×d×k≤5,000,000
決定的な初期中心からk-meansクラスタリングを実行します。
機械学習
決定的な遠点選択で初期中心を作り、割当と中心更新を反復してクラスタ・慣性・収束状態を返します。
i = 反復数、s = 標本数、d = 特徴量数、k = クラスタ数 / 上限: 標本1〜1,000、特徴量1〜16、kは1〜16かつ標本数以下、反復1〜10,000、i×s×d×k≤5,000,000
決定的な初期中心からk-meansクラスタリングを実行します。