K-Means
 Cuprins
 Problemă
 K-Means
 Exemplu practic

Problemă
 Date n dimensionale
 Împă rţim datele în K clustere

Idee
 Fiecare cluster are un centru (centroid)
 Fiecare entitate aparţine celui mai apropiat
centroid
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fx_files/19344/1/k_means.jpg

K-Means
 Fiecare centroid este media punctelor din
clusterul respectiv
 NP hard!

Implementare euristică
Alege K centroizi aleator
do
Asignează puncte la centroizi după distanţă
Modifică centroizi ca medie a punctelor asignate
while centroizi nu sunt stabili

Exemplu
http://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering

Regionalizarea României
 Date
 12525 localităţi
 Datele sunt coordonate GPS
 Folosim K-Means
 Centroizi sunt bine plasaţi deoarece sunt la centrul
unei regiuni

Exemplu regionalizare
http://cursdeguvernare.ro/wp-content/uploads/2011/06/Regiuni_Dezvoltare1.jpg

Datele pe hartă

Împărţirea pe 7 regiuni

Pasul 1

Pasul 10

Pasul 30

Pasul 53

Deplasare centroizilor

Stabilizarea centroizilor
 Diferenţa de dinstanţă la fiecare iteraţie

Unelte
 Python pentru K-Means
 Matplotlib din SciPy pentru hărti

Echipa
 Andrei Chis
 Claudia Iftimie
 Edit Mera
 Mihai Oaida

 Vă mulțumim !