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K-means clustering Jupyter Notebook

K-means clustering Jupyter Notebook
  1. Que sont les clusters dans Jupyter Notebook?
  2. Pourquoi Kmeans n'est pas recommandé?

Que sont les clusters dans Jupyter Notebook?

Avec Jupyter Notebook Cluster, vous pouvez exécuter un ordinateur portable sur la machine locale et vous connecter au cahier du cluster en définissant le numéro de port approprié. Exemple de code: accédez au serveur à l'aide de SSH Username @ ip_address sur serveur. Configurer le numéro de port pour le carnet d'exécution.

Pourquoi Kmeans n'est pas recommandé?

Assume la densité sphérique.

L'un des principaux inconvénients du clustering K-means est qu'il contraint tous les grappes pour avoir une forme sphérique. Cela signifie que le clustering K-means ne fonctionne pas aussi bien dans les situations où les grappes ont naturellement des formes irrégulières.

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