Resum

DescripcióK-means convergence.gif	English: Convergence of k-means clustering from an unfavorable starting position (two initial cluster centers are fairly close). Generated with en:ELKI. Deutsch: Konvergenz von k-means clustering, mit einer vergleichsweise ungünstigen Ausgangsposition. Mit en:ELKI erzeugt.
Data	30 de maig de 2017
Font	Treball propi
Autor	Chire
GIF genesis InfoField	Aquesta GIF imatge rasteritzada ha estat creada amb ELKI

The k-means process is interrupted at each iteration after updating the means. The Voronoi cells (black lines) are drawn with the new means, but the points labels are still from the previous iteration (i.e. assigned to the closest mean of the previous iteration). This is why the black lines are already one iteration ahead (the Voronoi cells are only computed in visualization, k-means does not compute them). This can be a bit irritating, but it is a fact that the result, until converged, is never completely consistent: either points are not assigned to the nearest center, or the center is not the mean of the assigned points. Once we have both properties, it has converged.

If I would interrupt k-means before updating the mean, then the centers would appear to be off (but that is not as easy to spot).

Llicència

Jo, el titular dels drets d'autor d'aquest treball, el public sota les següents llicències:

S'autoritza la còpia, la distribució i la modificació d'aquest document sota els termes de la llicència de documentació lliure GNU versió 1.2 o qualsevol altra versió posterior que publiqui la Free Software Foundation; sense seccions invariants, ni textos de portada, ni textos de contraportada. S'inclou una còpia d'aquesta llicència en la secció titulada GNU Free Documentation License.http://www.gnu.org/copyleft/fdl.htmlGFDLGNU Free Documentation Licensetruetrue

This file is licensed under the Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 International, 3.0 Unported, 2.5 Generic, 2.0 Generic and 1.0 Generic license.

Sou lliure de:

• compartir – copiar, distribuir i comunicar públicament l'obra
• adaptar – fer-ne obres derivades

Amb les condicions següents:

• reconeixement – Heu de donar la informació adequada sobre l'autor, proporcionar un enllaç a la llicència i indicar si s'han realitzat canvis. Podeu fer-ho amb qualsevol mitjà raonable, però de cap manera no suggereixi que l'autor us dóna suport o aprova l'ús que en feu.
• compartir igual – Si modifiqueu, transformeu, o generareu amb el material, haureu de distribuir les vostres contribucions sota una llicència similar o una de compatible com l'original

https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0CC BY-SA 4.0 Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 truetrue

Podeu seleccionar la llicència que vulgueu.