k-significa++Analisi dei cluster con il metodo k-means: il metodo è molto sensibile alla scelta dei seed iniziali, il che rappresenta un'importante debolezza. Nell'implementazione standard la scelta dipende dall'ordinamento del dataset.
Penso che sarebbe utile se JMP potesse implementare l'inizializzazione del seeding del cluster con il metodo k-means++ (Arthur, D.; Vassilvitskii, S. (2007). 'k-means++: i vantaggi di un seeding attento'): ciò migliorerebbe notevolmente l'ottimalità della soluzione e la stabilità del cluster.
Analisi e modellazione dei dati di baseRe: k-means++ - Stato modificato in: RiconosciutoGrazie per aver condiviso questa richiesta!
