K-Means je jeden z najjednoduchších a najpopulárnejších algoritmov strojového učenia. Patrí medzi unsupervised learning metódy, čo znamená, že nevyužíva označené dáta. Algoritmus automaticky odhaľuje vzory v dátach a rozdeľuje ich do zhlukov (klastrov) na základe vzájomnej podobnosti.
Proces začína inicializáciou stredov (centroidov), ktoré predstavujú reprezentatívne body jednotlivých klastrov. Každý dátový bod sa priradí k najbližšiemu stredu na základe vzdialenosti. Následne sa centroidy aktualizujú výpočtom priemernej hodnoty všetkých bodov v danom zhluku. Tento cyklus sa opakuje, kým sa centroidy prestanú výrazne meniť.
Využitie K-means algoritmu
Využitie algoritmu K-Means je široké. Používa sa v marketingu na segmentáciu zákazníkov, v zdravotníctve na klasifikáciu pacientov alebo v analýze obrázkov na rozpoznávanie vzorov. Firmy ho aplikujú aj pri detekcii anomálií, kde odhaľuje neštandardné správanie v dátach.
Výhody K-means
Medzi hlavné výhody K-Means patrí rýchlosť a efektivita pri práci s veľkým množstvom dát. Algoritmus je jednoduchý na implementáciu a poskytuje jasné výsledky. Na druhej strane môže byť citlivý na výber počiatočných centroidov, čo môže ovplyvniť konečné rozdelenie dát.
