ドキュメントの「K-means」を参照してください。これで、初期の一連のクラスター中心を入手しました。トレーニングデータセットに対して反復処理し、クラスター中心を計算する前のステップで作成したクラスター中心はほぼランダムであり、トレーニングデータセットに関する考慮事項がいくつかあります。このステップでは、トレーニングデータセットを使用して、これらの中心を真のクラスター中心に向かって移動します。クラスターの中心を再計算します。トレーニングデータセットから読み取り、次の操作を行います。文字列でバッチサイズを指定します。各クラスターに割り当てられた観測値の数を計算します。次に、クラスターごとに割り当てられた新しいポイントの比率を計算します。次のクラスターを考えてみます。ポイントが割り当てられています。ポイントを追加しました。ポイントが割り当てられています。ポイントを追加しました。ポイントが割り当てられています。ポイントを追加しました。次のように、各クラスターに割り当てられた新しいポイントの比率を計算します。5/(450+5)各クラスターに追加された新しいポイントの中心を計算します。3次のように、加重平均を計算して、更新されたクラスター中心を調べます。繰り返して、クラスター中心を再計算します。Clustering」を参照してください。クラスターに減らされます。(詳細については、前の説明の「extra_center_factor」を参照してください。クラスターの中心に適用することで行います。無効になっているか、使用できません。有効にする必要があります。手順については、使用するブラウザのヘルプページを参照してください。はいページが役に立ったことをお知らせいただき、ありがとうございます。お時間がある場合は、何が良かったかお知らせください。今後の参考にさせていただきます。いいえこのページは修正が必要なことをお知らせいただき、ありがとうございます。ご期待に沿うことができず申し訳ありません。お時間がある場合は、ドキュメントを改善する方法についてお知らせください。