რა არის კლასტერირება, ხსნის მის როლს მონაცემთა შეგროვებაში?
რა არის კლასტერირება, ხსნის მის როლს მონაცემთა შეგროვებაში?

ვიდეო: რა არის კლასტერირება, ხსნის მის როლს მონაცემთა შეგროვებაში?

ვიდეო: რა არის კლასტერირება, ხსნის მის როლს მონაცემთა შეგროვებაში?
ვიდეო: What is Clustering in ML? 2024, ნოემბერი
Anonim

შესავალი. ის არის მონაცემთა მოპოვება ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა ელემენტების განსათავსებლად მათი დაკავშირებული ჯგუფები. კლასტერირება არის მონაცემთა (ან ობიექტების) ერთსა და იმავე კლასში დაყოფის პროცესი, ერთი კლასის მონაცემები უფრო ჰგავს თითოეული გარდა იმ სხვაში კასეტური.

ამას გარდა, რა სარგებლობა მოაქვს კლასტერიზაციას?

კლასტერირება გამოიყენება ბაზრის სეგმენტაციაში; სადაც ვცდილობთ დავაჯარიმოთ ერთმანეთის მსგავსი მომხმარებლები ქცევის თუ ატრიბუტების, გამოსახულების სეგმენტაციის/შეკუმშვის თვალსაზრისით; სადაც ვცდილობთ დავაჯგუფოთ მსგავსი რეგიონები, დოკუმენტი კლასტერირება თემებზე დაყრდნობით და ა.შ.

შეიძლება ასევე იკითხოს, რატომ ვიყენებთ კლასტერულ ანალიზს? კლასტერული ანალიზი შეიძლება იყოს მონაცემთა მოპოვების მძლავრი ინსტრუმენტი ნებისმიერი ორგანიზაციისთვის, რომელსაც სჭირდება მომხმარებელთა დისკრეტული ჯგუფების, გაყიდვების ტრანზაქციების ან სხვა სახის ქცევისა და ნივთების იდენტიფიცირება. მაგალითად, სადაზღვევო პროვაიდერები იყენებენ კლასტერული ანალიზი თაღლითური პრეტენზიების გამოსავლენად და ბანკები მას იყენებენ საკრედიტო სკორინგისთვის.

გარდა ამისა, რა არის კლასტერირება მონაცემთა მოპოვებაში მაგალითით?

კლასტერირება არის აბსტრაქტული ობიექტების ჯგუფის მსგავსი ობიექტების კლასებად დამზადების პროცესი. ა კასეტური დან მონაცემები ობიექტები შეიძლება განიხილებოდეს როგორც ერთი ჯგუფი. კეთებისას კასეტური ანალიზი, ჩვენ პირველ რიგში დავყოფთ კომპლექტს მონაცემები ჯგუფებად დაფუძნებული მონაცემები მსგავსება და შემდეგ მივანიჭოთ ეტიკეტები ჯგუფებს.

რატომ გამოიყენება K ნიშნავს კლასტერირებას?

ბიზნეს გამოყენება. The კ - ნიშნავს, რომ გამოიყენება კლასტერიზაციის ალგორითმი იპოვონ ჯგუფები, რომლებიც აშკარად არ არის მონიშნული მონაცემებში. ეს შეიძლება იყოს გამოყენებული დაადასტუროს ბიზნეს ვარაუდები იმის შესახებ, თუ რა ტიპის ჯგუფები არსებობს ან უცნობი ჯგუფების იდენტიფიცირება კომპლექსურ მონაცემთა ნაკრებებში.

გირჩევთ: