Odborné vysvětlení: K-means je algoritmus nesupervidovaného učení pro shlukování dat do K skupin. Iterativně přiřazuje datové body k nejbližšímu centroidu a poté přepočítává centroidy. Proces se opakuje, dokud se centroidy stabilizují. Cílem je minimalizovat součet čtverců vzdáleností mezi body a jejich přiřazenými centroidy.
Vysvětlení pro laiky: K-means shlukování je jako třídění ovoce do košíků. Představte si, že máte hromadu různého ovoce a chcete je roztřídit do několika košíků. Začnete tím, že náhodně vyberete místa pro košíky. Pak každý kus ovoce dáte do nejbližšího košíku. Poté přesunete košíky do středu skupin ovoce, které se v nich ocitly. Tento proces opakujete, dokud se košíky už nepohybují. Takhle AI třídí data do skupin.
K-means is an unsupervised learning algorithm for clustering data into K groups. It iteratively assigns data points to the nearest centroid and then recalculates the centroids. The process repeats until the centroids stabilize. The goal is to minimize the sum of squared distances between points and their assigned centroids.
