Calculadora óptima de k-medias unidimensionales
Observaciones escalares de partición en grupos ordenados contiguas con el mínimo error cuadrado a nivel mundial.
SU CÁLCULO
Resultado
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Pasos del cálculo
Trabaje a través de un paso a la vez o revele el cálculo completo. Los pasos utilizan sus entradas actuales.
Cómo calcular
Ordenar observaciones y utilizar la programación dinámica sobre cada límite contiguo del grupo.
DP[k,j]=min_i(DP[k−1,i]+SSE of sorted positions i…j−1)
Ejemplo resuelto
1, 2, 3 y 10, 11, 12 forman dos grupos centrados en 2 y 11, con total SSE 4.
Suposiciones y detalles de entrada
Scalar Euclidan solo error cuadrado, igual pesas de observación. Las mentiras pueden admitir varias particiones óptimas; el primer límite encontrado es retenido. No hay elección automática de k o clustering multidimensional.
Usando esta calculadora
¿Puedo entrar en mi propio problema?
Sí. Sustitúyase los valores de ejemplo por sus propias entradas. El resultado, los pasos de cálculo, los cuadros y los diagramas aplicables se actualizan a partir de esos insumos. Los valores blanks o inválidos despejan el resultado; los valores de ejemplo nunca se sustituyen silenciosamente por los insumos que faltan.
¿Los resultados son exactos?
Los resultados utilizan la aritmética de un punto flotante y se muestran redondeados. Leer la fórmula, suposiciones y cualquier precisión de los datos antes de interpretar el resultado.
¿Mi entrada está cargada?
El cálculo se ejecuta en su navegador. No se requiere cuenta, carga de archivos o servicio AI externo. Las entradas no se guardan entre recargas de página.
Introduce una lista de números para calcular media, mediana, modas, cuartiles y desviación estándar poblacional y muestral, con un histograma de frecuencias.
Generar la secuencia de fusión de un vínculo único aglomerativo para los puntos de doble dimensión.
Calcular las diferencias de componentes de dos variables principales y las cargas de las observaciones pareadas.
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