რატომ ვაგროვებთ მონაცემებს?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

კლასტერირება არის მნიშვნელოვანი in მონაცემები ანალიზი და მონაცემები მაინინგის აპლიკაციები. ის არის ობიექტების ნაკრების დაჯგუფების ამოცანა ისე, რომ იმავე ჯგუფის ობიექტები უფრო მეტად ჰგვანან ერთმანეთს, ვიდრე სხვა ჯგუფებში ( მტევანი ).

ამ მხრივ, რა არის მონაცემთა კლასტერიზაციის მიზანი?

კლასტერირება არის მოსახლეობის დაყოფის ამოცანა ან მონაცემები მიუთითებს რამდენიმე ჯგუფად, რომ მონაცემები იმავე ჯგუფების ქულები უფრო ჰგავს სხვას მონაცემები ქულები იმავე ჯგუფში, ვიდრე სხვა ჯგუფებში. მარტივი სიტყვებით რომ ვთქვათ, მიზანი არის მსგავსი თვისებების მქონე ჯგუფების გამოყოფა და მათი მინიჭება მტევანი.

ასევე, სად გამოიყენება კლასტერირება? კლასტერირება არის გამოყენებული 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.

ასევე უნდა იცოდეთ, რა არის კლასტერული ანალიზის მიზანი?

The კლასტერული ანალიზის მიზანი არის ობიექტების ჯგუფებად განთავსება, ან მტევანი , შემოთავაზებული მონაცემებით, არ არის განსაზღვრული აპრიორი, ისეთი, რომ ობიექტები მოცემულში კასეტური მიდრეკილნი არიან რაღაც გაგებით ერთმანეთის მსგავსი და საგნები განსხვავებულად მტევანი მიდრეკილება იყოს განსხვავებული.

რა არის კლასტერირება და მისი ტიპები?

კლასტერირება მეთოდები გამოიყენება მსგავსი ობიექტების ჯგუფების იდენტიფიცირებისთვის მრავალვარიანტულ მონაცემთა ნაკრებებში, რომლებიც შეგროვებულია ისეთი სფეროებიდან, როგორიცაა მარკეტინგი, ბიომედიცინა და გეოსივრცითი. ისინი განსხვავებულები არიან ტიპები დან კლასტერირება მეთოდები, მათ შორის: დაყოფის მეთოდები. იერარქიული კლასტერირება . მოდელზე დაფუძნებული კლასტერირება.