UL EP 1: के-मीन्स क्लस्टरिंग: डेटा में छिपे पैटर्न उजागर करना

यह दस्तावेज़ K-Means क्लस्टरिंग नामक एक शक्तिशाली अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिथम का परिचय देता है, जो लेबल रहित डेटा में छिपे पैटर्न को उजागर करता है। यह स्पष्ट करता है कि K-Means डेटा को समान समूहों में कैसे विभाजित करता है, प्रत्येक को एक केंद्रक द्वारा दर्शाया जाता है, और ग्राहक विभाजन या छवि संपीड़न जैसे इसके विभिन्न वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों पर प्रकाश डालता है। दस्तावेज़ क्लस्टर की सही संख्या (K) का चयन करने के लिए एल्बो मेथड जैसे तरीकों पर भी चर्चा करता है, जबकि K-Means की ताकत और सीमाओं की रूपरेखा तैयार करता है, और प्रभावी क्लस्टरिंग के लिए व्यावहारिक सुझाव प्रदान करता है।