რა მოთხოვნები აქვს კლასტერირებას მონაცემთა მოპოვებაში?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-18 08:26

ძირითადი მოთხოვნები, რომლებიც უნდა აკმაყოფილებდეს კლასტერიზაციის ალგორითმს, არის:

• მასშტაბურობა ;
• საქმე სხვადასხვა ტიპის ატრიბუტებთან;
• თვითნებური ფორმის მტევნების აღმოჩენა;
• დომენის ცოდნის მინიმალური მოთხოვნები შეყვანის პარამეტრების დასადგენად;
• ხმაურთან და გაურკვევლებთან გამკლავების უნარი;

გარდა ამისა, როგორ გამოიყენება კლასტერირება მონაცემთა მოპოვებაში?

შესავალი. Ეს არის მონაცემების მოპოვება ტექნიკა გამოყენებული მოათავსეთ მონაცემები ელემენტები მათ დაკავშირებულ ჯგუფებში. კლასტერირება არის დაყოფის პროცესი მონაცემები (ან ობიექტები) იმავე კლასში, The მონაცემები ერთ კლასში უფრო ჰგავს ერთმანეთს, ვიდრე მეორეს კასეტური.

ანალოგიურად, რისთვის გამოიყენება კლასტერირება? კლასტერირება არის უკონტროლო სწავლის მეთოდი და წარმოადგენს სტატისტიკური მონაცემების ანალიზის საერთო ტექნიკას გამოიყენება ბევრი სფერო. მონაცემთა მეცნიერებაში შეგვიძლია გამოვიყენოთ კლასტერირება ანალიზი, რათა მივიღოთ გარკვეული ღირებული შეხედულებები ჩვენი მონაცემებიდან იმის დანახვით, თუ რა ჯგუფებში შედის მონაცემთა წერტილები, როდესაც ჩვენ ვიყენებთ ა კლასტერირება ალგორითმი.

ასე რომ, რატომ არის საჭირო კლასტერინგი მონაცემთა მოპოვებაში?

კლასტერირება მნიშვნელოვანია მონაცემებში ანალიზი და მონაცემების მოპოვება აპლიკაციები. ეს არის ობიექტების ნაკრების დაჯგუფება ისე, რომ ერთი და იგივე ჯგუფის ობიექტები უფრო მეტად ჰგვანან ერთმანეთს, ვიდრე სხვა ჯგუფებში ( მტევანი ). დანაყოფი ეფუძნება ცენტროიდს კლასტერირება ; მითითებულია k- საშუალო მნიშვნელობა.

რა არის კლასტერირება და მისი ტიპები მონაცემთა მოპოვებაში?

კლასტერირება მეთოდები გამოიყენება მსგავსი ობიექტების ჯგუფების იდენტიფიცირებისთვის მრავალვარიანტში მონაცემები კომპლექტი შეგროვებული სფეროებიდან, როგორიცაა მარკეტინგი, ბიომედიცინა და გეოს-სივრცითი. ისინი განსხვავებულები არიან ტიპები დან კლასტერირება მეთოდები, მათ შორის: დაყოფის მეთოდები. იერარქიული კლასტერირება . ბუნდოვანი კლასტერირება.