Telah dikemas kini
Function K-Means Clustering
Description:
A Function that returns cluster centers for given data (X,Y) vector points.
Inputs:
_X: Array containing x data points.¹
_Y: Array containing y data points.¹
_number_of_clusters: number of clusters.
Note:
¹: _X and _Y size must match.
Outputs:
_centers_x: Array containing x data points.
_centers_y: Array containing y data points.
Resources:
rosettacode.org/wiki/K-means++_clustering
en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering
A Function that returns cluster centers for given data (X,Y) vector points.
Inputs:
_X: Array containing x data points.¹
_Y: Array containing y data points.¹
_number_of_clusters: number of clusters.
Note:
¹: _X and _Y size must match.
Outputs:
_centers_x: Array containing x data points.
_centers_y: Array containing y data points.
Resources:
rosettacode.org/wiki/K-means++_clustering
en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering
Nota Keluaran
Update to V5 and fixed a a few errors in the code. -_-*
Penafian
Maklumat dan penerbitan adalah tidak bertujuan, dan tidak membentuk, nasihat atau cadangan kewangan, pelaburan, dagangan atau jenis lain yang diberikan atau disahkan oleh TradingView. Baca lebih dalam Terma Penggunaan.
Penafian
Maklumat dan penerbitan adalah tidak bertujuan, dan tidak membentuk, nasihat atau cadangan kewangan, pelaburan, dagangan atau jenis lain yang diberikan atau disahkan oleh TradingView. Baca lebih dalam Terma Penggunaan.