Welche Beschreibung des Ablaufs beim Clustering mit dem k-Means-Algorithmus trifft zu?

Antwort: B. Man legt vorläufig k Zentren fest, ordnet jeden Datenpunkt dem Cluster des nächstgelegenen Zentrums zu und macht den Mittelwert jedes Clusters zum neuen Zentrum; das wird wiederholt, bis sich die Zuordnung nicht mehr ändert

Der k-Means-Algorithmus legt die Zahl der Cluster k vorab fest und geht so vor: (1) k Zentren festlegen, (2) jeden Datenpunkt dem Cluster des nächstgelegenen Zentrums zuordnen, (3) den Mittelwert der Daten jedes Clusters zum neuen Zentrum machen; (2) und (3) werden wiederholt, bis sich die Zuordnung nicht mehr ändert. Das Ergebnis hängt von den Anfangszentren ab und kann bei einer Lösung stehen bleiben, die nicht die beste Aufteilung ist; daher wird der Algorithmus mehrmals mit verschiedenen Anfangswerten ausgeführt oder eine Initialisierung wie k-Means++ verwendet. Der Wert von k ergibt sich nicht automatisch und wird anhand von Anhaltspunkten wie der Ellenbogenmethode gewählt.