Ukuran asli (637 × 619 piksel, ukuran berkas: 499 KB, tipe MIME: image/gif, melingkar, 15 frame, 15 d)
Berkas ini berasal dari Wikimedia Commons dan mungkin digunakan oleh proyek-proyek lain.
Deskripsi dari halaman deskripsinya ditunjukkan di bawah ini.
Ringkasan
DeskripsiK-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.
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).
Lisensi
Saya, pemilik hak cipta dari karya ini, dengan ini menerbitkan berkas ini di bawah ketentuan berikut:
Diizinkan untuk menyalin, mendistribusikan dan/atau memodifikasi dokumen ini di bawah syarat-syarat Lisensi Dokumentasi Bebas GNU, Versi 1.2 atau lebih baru yang diterbitkan oleh Free Software Foundation; tanpa Bagian Invarian, tanpa Teks Sampul Depan, dan tanpa Teks Sampul Belakang. Salinan lisensi dimasukkan ke bagian yang berjudul Lisensi Dokumentasi Bebas GNU.http://www.gnu.org/copyleft/fdl.htmlGFDLGNU Free Documentation Licensetruetrue
untuk berbagi – untuk menyalin, mendistribusikan dan memindahkan karya ini
untuk menggubah – untuk mengadaptasi karya ini
Berdasarkan ketentuan berikut:
atribusi – Anda harus mencantumkan atribusi yang sesuai, memberikan pranala ke lisensi, dan memberi tahu bila ada perubahan. Anda dapat melakukannya melalui cara yang Anda inginkan, namun tidak menyatakan bahwa pemberi lisensi mendukung Anda atau penggunaan Anda.
berbagi serupa – Apabila Anda menggubah, mengubah, atau membuat turunan dari materi ini, Anda harus menyebarluaskan kontribusi Anda di bawah lisensi yang sama seperti lisensi pada materi asli.
{{Information |Description ={{en|1=Convergence of k-means clustering from an unfavorable starting position (two initial cluster centers are fairly close). Generated with en:ELKI.}} {{de|1=Konvergenz von k-means clustering, mit einer vergleichsw...