Przejdź do treści

k-modes

Grupowanie zmiennych ciągłych – k-średnich vs k-modes

9 lutego 202617 lipca 2019 przez Mateusz Grzyb
k-modes, k-średnich, segmentacja, grupowanie, data science

Postanowiłem zrobić mały eksperyment i porównać działanie dwóch algorytmów na tym samym zbiorze. Czy k-średnich poradzi sobie lepiej ze zmiennymi ciągłymi, niz k-modes z kategoryzowanymi zmiennymi ciągłymi?

Dowiedz się więcej

Kategorie grupowanie Tagi Data Science, grupowanie, k-modes, k-średnich, segmentacja

K-prototypów – grupowanie zmiennych kategorycznych i ciągłych

9 lutego 202617 lipca 2019 przez Mateusz Grzyb
k-prototypes, k-modes, k-prototypów, k-średnich, data science, segmentacja, grupowanie

Ostatni, najbardziej zaawansowany z algorytmów iteracyjno-optymalizacyjnych, który opisuję na blogu. K-prototypów, bo o nim mowa pozwala na grupowanie mieszanego zbioru składającego się ze zmiennych kategorycznych i ciągłych. 

Dowiedz się więcej

Kategorie grupowanie Tagi Data Science, grupowanie, k-modes, k-prototypes, k-prototypów, k-średnich, segmentacja

K-modes – grupowanie zmiennych kategorycznych

9 lutego 20266 lipca 2019 przez Mateusz Grzyb
k-modes, data science, segmentacja, grupowanie, k-średnich

Gdy zbiór zawiera zmienne numeryczne mamy do wyboru całą gamę algorytmów grupujących. Całość się nieco komplikuje, gdy w grę wchodzą zmienne kategoryczne. W tej sytuacji rozwiązaniem może być algorytm k-modes. 

Dowiedz się więcej

Kategorie grupowanie Tagi Data Science, grupowanie, k-modes, k-średnich, segmentacja Jeden komentarz
© 2026 Mateusz Grzyb