Логотип
Юніонпедія
Зв'язок
Завантажити з Google Play
Новинка! Завантажити Юніонпедія на вашому Android™ пристрої!
безкоштовно
Більш швидкий доступ, ніж браузер!
 

Weka і Кластеризація методом к–середніх

Посилання: Відмінності, Схожості, Jaccard схожість Коефіцієнт, Посилання.

Різниця між Weka і Кластеризація методом к–середніх

Weka vs. Кластеризація методом к–середніх

Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) — вільне програмне забезпечення для аналізу даних та машинного навчання, написане на Java в університеті Ваїкато (Нова Зеландія), розповсюджується за ліцензією GNU GPL. Кластериза́ція ме́тодом k-сере́дніх (k-means clustering) — популярний метод кластеризації, — впорядкування множини об'єктів в порівняно однорідні групи.

Подібності між Weka і Кластеризація методом к–середніх

Weka і Кластеризація методом к–середніх мають одне спільне, (в Юніонпедія): Кластерний аналіз.

Кластерний аналіз

Кластерний аналіз (Data clustering) — задача розбиття заданої вибірки об'єктів (ситуацій) на підмножини, що називаються кластерами, так, щоб кожен кластер складався з схожих об'єктів, а об'єкти різних кластерів істотно відрізнялися.

Weka і Кластерний аналіз · Кластеризація методом к–середніх і Кластерний аналіз · Побачити більше »

Наведений вище список відповідає на наступні питання

Порівняння між Weka і Кластеризація методом к–середніх

Weka має 19 зв'язків, у той час як Кластеризація методом к–середніх має 8. Як вони мають в загальній 1, індекс Жаккар 3.70% = 1 / (19 + 8).

Посилання

Ця стаття показує взаємозв'язок між Weka і Кластеризація методом к–середніх. Щоб отримати доступ до кожної статті, з яких інформація витягується, будь ласка, відвідайте:

Гей! Ми на Facebook зараз! »