最高の無料オンライン k-means 計算機ウェブサイトはこちらです。 k-means は、データベース クラスタリング手法です。これは、k-means クラスタリングとして知られています。 k-mean クラスタリングは、教師なし機械学習アルゴリズムです。このアルゴリズムは、ラベルのないデータセットを異なるクラスターにグループ化します。同様の特性を持つデータセットを同じクラスターに配置します。クラスターの数は事前に定義されており、「k」で表されます。この手法は、未加工のデータベースをソートするために使用され、グループのカテゴリの発見につながる可能性があります。アルゴリズムは、k 点または重心をランダムに選択します。次に、各データ ポイントを最も近い重心にバインドします。このプロセスは、モデルが形成されるまで、データ ポイントを再割り当てして繰り返し繰り返されます。
k-means 計算機は、k-means クラスタリングを実行します。データベースを計算機に追加し、クラスターの数を選択して、計算機を実行できます。この投稿では、オンラインで無料で使用できる 6 つの k-means 計算機について説明します。これらの計算のいくつかまたは、シード方法、相互作用などを確認できる追加のオプションが付属しています。これらの計算機は、グラフを使用してクラスタリングを視覚的に表現することもできます。詳細については、投稿を参照してください。
お気に入りのオンライン k-means 電卓
StatKingdom.com は、このリストの中で私のお気に入りの k-means 計算機 Web サイトです。これは、このリストで最も包括的な計算機です。結果は、k-means、SSE、SSG、SST などを含む複数のパラメーターをカバーします。また、外観を微調整するためのさまざまなオプションを使用して、美しいクラスター グラフをプロットします。また、k の最適値のエルボー チャートもプロットします。
目次
<スレッド>| ウェブサイト | データのインポート | 反復の設定 | クラスター グラフ |
|---|
| StatsKingdom | x | ✓ | ✓ |
| SciStatCalc | ✓ | ✓ | ✓ |
| DataTab | ✓ | ✓ | ✓ |
| ToolSlick | ✓ | ✓ | ✓ |
| RevolEdu | x | x | x |
| Aleksynp | x | x | ✓ |
StatsKingdom.com
StatsKingdom.com には、無料のオンライン k-means 計算ツールがあります。この計算機は、ラベルのないデータ ポイントをクラスターに配置します。多くの機能がパックされており、クラスター グラフとエルボー チャートが生成されます。データセットを電卓に追加することから始めて、さまざまなオプションをカスタマイズして外観を微調整できます。これには、タイトル、スケーリング、サイズ、最大反復、チャートの色、テキスト スタイル、クラスター スタイルなどのさまざまなオプションが含まれます。これにより、データ ポイントがグループ化され、k-means が計算されます。この計算機の欠点の 1 つは、データセットをインポートするオプションがないため、データセットを手動で追加する必要があることです。
StatsKingdom で k-means をオンラインで計算する方法
- 以下に追加された直接リンクを使用して、この k-means 計算機を開きます。
- 電卓にデータを入力し、クラスターの数を設定します。
- 好みに応じて、グラフとチャートの外観オプションをカスタマイズします。
- [計算] ボタンをクリックして出力を取得します。
ハイライト:
- この計算機は、ラベルのないデータセットの k-means です。
- データをインポートするオプションはありません。手動で追加する必要があります。
- クラスタリングのインタラクションの最大数を設定できます。
- 視覚的にカスタマイズ可能なクラスター グラフとエルボー チャートを生成します。
- グラフとチャートの外観を微調整するための複数のオプションが用意されています。
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SciStatCalc.blogspot.com
SciStatCalc.blogspot.com は、k 平均クラスタリング計算機を含む科学および統計計算機のオンライン ブログです。この計算機は、指定された数のクラスターと最大反復のデータセットをクラスター化します。データセットを提供するだけです。そのためには、データセット ファイルを直接アップロードするか、データを手動で計算機に追加することができます。計算の結果はチャートとグラフです。チャートはクラスタリングを視覚化し、グラフは反復ごとのアルゴリズムの収束を示します。
SciStatCalc で k-means をオンラインで計算する方法
- 以下のリンクをクリックして、ブラウザでこの計算機を開きます。
- データセットをアップロードするか、データを手動で計算機に追加します。
- 作成するクラスターの数を設定します。最大反復回数
- 次に、[K 平均法クラスタリングを実行] ボタンをクリックして結果を取得します。
ハイライト:
- この計算機は、ラベルのないデータセットの k-means です。
- データセット ファイルをアップロードするか、データを手動で追加できます。
- インタラクションの最大数とクラスター数を設定できます。
- グラフを使用してクラスターを視覚化します。
- アルゴリズムの収束を示すグラフも生成します。
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DataTab.net
DataTab.net には、クラスタリングを含むさまざまな操作を実行できる無料のオンライン統計計算ツールがあります。多くの変数を含む複雑なデータがある場合は、この計算機を使用することをお勧めします。データを簡単に追加して並べ替えることができるスプレッドシートがあります。それとは別に、ファイルからデータをインポートして、クラスタリング用にシートで微調整することもできます。電卓は、さまざまなタイプの計算を提供します。クラスター計算を選択できます。これを行うと、データセットのデータ ポイントが一覧表示され、メトリック変数を選択するよう求められます。次に、指定された数のクラスターと反復で、k-means が得られます。 Word または Excel にエクスポートできるデータ形式でクラスタリングを示します。それに加えて、反復ごとのクラスタリングを視覚化するエルボー チャートもプロットします。
DataTab.net で k-means をオンラインで計算する方法
- 以下のリンクを使用して、この CA を開きます教育者。
- インポート/エクスポート機能を使用してデータを追加し、シートに並べ替えます。
- 次に、下にある [クラスター] ボタンをクリックします。
- その後、指定されたデータ ポイントから メトリック変数 を選択し、k-means クラスターオプションを選択します。
- その後、作成するクラスターの数と最大反復回数を入力します。
- これにより、クラスタリングの結果が得られます。
ハイライト:
- この計算機は、ラベルのないデータセットの k-means です。
- データセット ファイルをアップロードするか、データを手動で追加できます。
複雑なデータセットを簡単に管理できるスプレッドシートがあります。 - データのクラスタリングのインタラクションの最大数を設定できます。
- Word や Excel にコピーできるクラスタリング統計を提供します。
- 反復クラスタリングのエルボ法チャートも生成します。
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ToolSlick.com
ToolSlick.com は、もう 1 つの無料のオンライン k-means 計算機です。この計算ツールには、試すことができる 3 つのクラスタリング アルゴリズムが用意されています。その結果、最大反復回数を設定できません。代わりに、選択したアルゴリズムを実行して、必要な回数の反復で最適なクラスタリングを取得します。この計算機を使用するには、データを直接入力するか、URL からインポートするか、ファイルをアップロードします。これで、クラスターの数を設定することで結果を取得できます。クラスタリングの結果を表形式で表示します。またCSV に簡単にコピーまたはエクスポートできる生の出力データを示します。
ToolSlick で k-means をオンラインで計算する方法
- 以下のリンクを使用して、この k-means 計算機にアクセスしてください。
- 計算機にデータセットを追加します。また、URL インポートまたはファイル アップロード メソッドを使用してこれを行うこともできます。
- 次に、クラスター番号を入力し、指定されたオプションからシード アルゴリズムを選択します。
- その後、[CLUSTER] ボタンをクリックして結果を取得します。
ハイライト:
- この計算機は、ラベルのないデータセットの k-means です。
- データセットを追加するには複数の入力方法があります。 URL のインポート、ファイルのアップロード、手動入力
- クラスタリング アルゴリズムを選択できるため、反復の最大回数を設定するオプションはありません。
- 最後に、クラスタリング データを CSV ファイルとしてダウンロードできます。
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RevolEdu.com
RevolEdu.com では、無料のオンライン k-means 計算機も提供しています。これは、このリストで最も単純な計算機の 1 つです。データを電卓に貼り付け、クラスターの数を設定して、出力を取得するだけです。クラスタリングの結果が表形式のデータ形式で表示されます。そこでは、どのデータ ポイントがどのクラスターに到達したかを確認できます。
RevolEdu.com で k-means をオンラインで計算する方法
- この計算機を直接開くには、以下のリンクをクリックしてください。
- 計算機にデータを追加します。
- 次に、作成するクラスターの数を設定します。
- その後、クラスタ データ ボタンをクリックして出力を取得します。
ハイライト:
- この計算機は、ラベルのないデータセットの k-means です。
- インポート オプションはありません。データを計算機に直接貼り付けることができます。
- 反復の最大回数を設定するオプションはありません。
- グラフやチャートではなく、表形式でクラスタリング データを表示します。
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Alekseynp.com
Alekseynp.com では、無料のオンライン k-means デモンストレーション ツールを提供しています。このツールを使用すると、視覚的表現を使用して k-means クラスタリング アルゴリズムを視覚化できます。データ入力は必要ありません。代わりに、あなたは作成するデータ ポイントの数とクラスターの数を設定できます。 3 つのデータ ポイント生成方法をサポートしています。選択した方法を選択し、アルゴリズムを反復してデモンストレーションを開始できます。このツールはデータ出力を提供しません。データ ポイントをクラスターに分割し、k ポイントを理想的な位置に移動するだけです。
Alekseynp で k-means をオンラインで実証する方法
- 以下に追加されたリンクを使用して、オンラインでこの計算機にアクセスしてください。
- [データ生成] セクションで、データ ポイントの数を設定します。
- 次にクラスタ数を設定し、[反復アルゴリズム] をクリックします。
ハイライト:
- この計算機は、サンプル データセットのクラスタリングを視覚的に表しています。
- 試すことができる 3 つのサンプル データ生成方法を提供します。
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