Kraften i k-means algoritm beror på dess beräkningseffektivitet och den typ av lätthet vid vilken den kan användas. Avståndsmått används för att hitta liknande dataobjekt som leder till att man utvecklar robusta algoritmer för databrytningsfunktioner såsom klassificering och klusterbildning. I detta dokument diskuteras de resultat som erhållits genom att implementera k-means-algoritmen med hjälp av tre olika mått Euclidean, Manhattan och Minkowski avståndsmått tillsammans med den jämförande studien av resultat av grundläggande k-means-algoritm som implementeras genom Euklidian avståndsmått för tvådimensionella data. Resultaten visas med hjälp av histogram.
Archana Singh m.fl. REF implementerade k-means-metoden med hjälp av tre olika mått; Euclidean, Manhattan och Minkowski avståndsmått.
K-means with Three different Distance Metrics
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}