Lotterie КЕНО
КЕНО Clusteranalyse — K-Means-Zahlengruppierung
КЕНО: zahlen nach ähnlichem Verhalten in Cluster gruppieren
Die Clusteranalyse gruppiert Zahlen der Lotterie КЕНО nach ähnlichem Verhalten mithilfe des K-Means-Algorithmus. Jede Zahl wird durch ihre Häufigkeit, aktuelle Tiefe und durchschnittliches Trefferintervall beschrieben.
Analyse basierend auf 20 Ziehungen von bis
Cluster
Warming up
Numbers: 25
Average frequency: 4
Average depth: 1.6
1478131722232426273031323541464951536062647076
Cold stable
Numbers: 13
Average frequency: 4
Average depth: 9.5
261618213640455459747577
Hot stable
Numbers: 28
Average frequency: 7
Average depth: 1.6
391011121415192025333839474850525657636566686971727879
Warming up
Numbers: 14
Average frequency: 3
Average depth: 2.2
528293437424344555861677380
Cluster Visualization
Frequency vs Depth — color = cluster
Clustering Table
All numbers with their cluster and characteristics
Zum Generator hinzugefügt 0 / 80
Ausgewählt 0
| Kugel hinzugefügt | Kugel | Cluster | Häufigkeit | Tiefe |
|---|---|---|---|---|
Hinzufügen | Warming up | 4 | 2 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 0 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 4 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 1 | |
Hinzufügen | Warming up | 5 | 1 | |
Hinzufügen | Warming up | 5 | 2 | |
Hinzufügen | Warming up | 5 | 1 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 2 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 0 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 0 | |
Hinzufügen | Warming up | 5 | 4 | |
Hinzufügen | Warming up | 5 | 1 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 1 | |
Hinzufügen | Warming up | 5 | 2 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 1 | |
Hinzufügen | Warming up | 5 | 1 | |
Hinzufügen | Warming up | 5 | 0 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 5 | |
Hinzufügen | Warming up | 5 | 0 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 1 | |
Hinzufügen | Warming up | 5 | 0 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 3 | |
Hinzufügen | Warming up | 5 | 4 | |
Hinzufügen | Warming up | 3 | 3 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 1 | |
Hinzufügen | Cold stable | 4 | 8 | |
Hinzufügen | Cold stable | 3 | 6 | |
Hinzufügen | Cold stable | 3 | 11 | |
Hinzufügen | Cold stable | 4 | 8 | |
Hinzufügen | Cold stable | 3 | 8 | |
Hinzufügen | Cold stable | 3 | 9 | |
Hinzufügen | Cold stable | 2 | 15 | |
Hinzufügen | Cold stable | 4 | 6 | |
Hinzufügen | Cold stable | 6 | 10 | |
Hinzufügen | Cold stable | 5 | 10 | |
Hinzufügen | Cold stable | 5 | 8 | |
Hinzufügen | Cold stable | 3 | 15 | |
Hinzufügen | Cold stable | 3 | 10 | |
Hinzufügen | Hot stable | 9 | 3 | |
Hinzufügen | Hot stable | 7 | 3 | |
Hinzufügen | Hot stable | 6 | 2 | |
Hinzufügen | Hot stable | 9 | 0 | |
Hinzufügen | Hot stable | 7 | 0 | |
Hinzufügen | Hot stable | 8 | 0 | |
Hinzufügen | Hot stable | 6 | 3 | |
Hinzufügen | Hot stable | 6 | 0 | |
Hinzufügen | Hot stable | 7 | 3 | |
Hinzufügen | Hot stable | 7 | 0 | |
Hinzufügen | Hot stable | 6 | 4 | |
Hinzufügen | Hot stable | 7 | 0 | |
Hinzufügen | Hot stable | 9 | 3 | |
Hinzufügen | Hot stable | 6 | 3 | |
Hinzufügen | Hot stable | 7 | 0 | |
Hinzufügen | Hot stable | 7 | 2 | |
Hinzufügen | Hot stable | 7 | 1 | |
Hinzufügen | Hot stable | 7 | 1 | |
Hinzufügen | Hot stable | 6 | 0 | |
Hinzufügen | Hot stable | 9 | 1 | |
Hinzufügen | Hot stable | 8 | 2 | |
Hinzufügen | Hot stable | 9 | 3 | |
Hinzufügen | Hot stable | 8 | 1 | |
Hinzufügen | Hot stable | 7 | 3 | |
Hinzufügen | Hot stable | 8 | 0 | |
Hinzufügen | Hot stable | 9 | 2 | |
Hinzufügen | Hot stable | 6 | 0 | |
Hinzufügen | Hot stable | 6 | 4 | |
Hinzufügen | Warming up | 2 | 1 | |
Hinzufügen | Warming up | 3 | 0 | |
Hinzufügen | Warming up | 2 | 4 | |
Hinzufügen | Warming up | 4 | 0 | |
Hinzufügen | Warming up | 3 | 0 | |
Hinzufügen | Warming up | 3 | 1 | |
Hinzufügen | Warming up | 3 | 3 | |
Hinzufügen | Warming up | 2 | 2 | |
Hinzufügen | Warming up | 3 | 1 | |
Hinzufügen | Warming up | 3 | 6 | |
Hinzufügen | Warming up | 3 | 5 | |
Hinzufügen | Warming up | 3 | 0 | |
Hinzufügen | Warming up | 2 | 2 | |
Hinzufügen | Warming up | 2 | 6 |
Generator by Cluster Analysis
Mark numbers from clusters of interest
Ausgewählte Zahlen für Generator
0
G auf der Tastatur — Kombination generieren
How to Use Cluster Analysis for КЕНО
Step-by-step guide to clustering lottery numbers for КЕНО lottery
1
Choose the field and number of clusters
For multi-drum lotteries, select the desired field. The number of clusters (3–6) determines grouping detail — start with 4.
2
Study the cluster cards
Each cluster has a name describing the numbers' behavior: "hot stable", "cold stable", "warming up". Pay attention to the average frequency and depth.
3
Analyze the scatter plot
The "Frequency vs Depth" chart shows how numbers are distributed among clusters. Numbers in the top-left are frequent and recent; bottom-right are rare and long absent.
4
Use the generator
Mark numbers from clusters of interest and generate combinations. For example, choose "hot stable" for an aggressive strategy or "warming up" to bet on the trend.
About Cluster Analysis
K-means method and its application
K-means is one of the most popular unsupervised machine learning algorithms. It groups objects (numbers) into K clusters by minimizing the distance to the cluster center.
Frequency
How many times the number has been drawn
Depth
How many draws ago was the last appearance
Interval
Average gap between appearances
Comprehensive approach
Cluster analysis evaluates a number not by a single indicator, but by a combination of characteristics. A number with high frequency but great depth is not the same as a number with high frequency and low depth.
Cluster Analysis Tips
Practical recommendations for effective use of the method
1.
Start with 4 clusters — this is the optimal number for most lotteries. Increase only if you need more detailed grouping.
2.
Pay attention to the "warming up" cluster — these are numbers that have recently started appearing more frequently after a long quiet period.
3.
Combine numbers from different clusters to create a balanced combination.
4.
Clustering results depend on the number of draws. Use the period filter to compare results across different time intervals.
Häufig gestellte Fragen zu КЕНО
Fragen zur Clusteranalyse
K-Means ist ein Algorithmus, der Datenpunkte in K Gruppen aufteilt, sodass ähnliche Punkte im selben Cluster landen. Für Lotteriezahlen nutzen wir Häufigkeit, Tiefe und Intervall als Merkmale.
3-4 Cluster funktionieren gut für die meisten Lotterien: heiss, kalt und neutral. Experimentieren Sie mit verschiedenen Werten.
Nein. Die Analyse zeigt statistische Muster, kann aber keine Ziehungsergebnisse vorhersagen. Nutzen Sie sie als zusätzliches analytisches Werkzeug.
No, cluster analysis is a statistical analysis tool, not a prediction tool. It helps structure information about numbers, but each lottery draw is an independent random event.