K-Means Clustering
K-Means Clustering is een populaire techniek binnen machine learning voor het groeperen van gegevens in clusters op basis van overeenkomsten.
K-Means Clustering
Bij K-Means Clustering wordt data gegroepeerd in clusters die vergelijkbare kenmerken delen. Hierdoor kunnen bedrijven hun strategieën beter afstemmen op de diverse groepen die ze bedienen. Het proces houdt in dat we eerst het aantal clusters kiezen, waarna we de data toewijzen aan de dichtstbijzijnde clustercentra, die vervolgens opnieuw worden berekend totdat de clusters stabiel zijn.
Een voorbeeld van K-Means Clustering
In de retailsector kan een supermarkt bijvoorbeeld K-Means Clustering gebruiken om klanten te segmenteren op basis van hun koopgedrag. Dit stelt hen in staat om gerichter aanbiedingen te doen, wat kan leiden tot een verkoopstijging van 15%.
Extra informatie over K-Means Clustering:
- K-Means Clustering wordt vaak gebruikt in situaties waar we gegevens hebben die we willen segmenteren, zoals klantgroepen in marketing.
Toffe artikelen die we vonden over K-Means Clustering