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K-Means is a popular clustering algorithm used in data analysis and machine learning to group data points into a specified number of clusters, k, based on their similarity. It works by assigning each data point to the cluster whose center (called a centroid) is closest to it, then recalculating the centroids until the assignments stop changing or the improvement becomes minimal. The main goal of K-Means is to minimize the Within-Cluster Sum of Squares (WCSS)—a measure of how tightly the points i
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H | Tech & Programming on Instagram: "How K-Means Clustering works — visually explained. The algorithm groups similar data points by iteratively adjusting cluster centers. Simple, powerful, and widely used in ML & data science. #coding #learntocode #programming #engineering #tech #machinelearningalgorithms #ml #machinelearning #datascience #animation #kmeans #clustering #algorithms #learning #codingforbeginners #reels #fyp"
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