Klasteru veidošanas paņēmiens tiek izmantots dažādās lietojumprogrammās, piemēram, tirgus izpētē un klientu segmentācijā, bioloģiskajos datos un medicīniskajā attēlveidošanā, meklēšanas rezultātu klasterizācijā, ieteikumu programmā, modeļu atpazīšanā, sociālo tīklu analīzē, attēlu apstrāde utt.
Kam var izmantot klasterizāciju?
Klasteru veidošana ir nepārraudzīta mašīnmācīšanās metode līdzīgu datu punktu identificēšanai un grupēšanai lielākās datu kopās, neraizējoties par konkrēto rezultātu. Klasterizāciju (dažreiz sauktu par klasteru analīzi) parasti izmanto lai klasificētu datus struktūrās, kuras ir vieglāk saprotamas un ar tām var manipulēt.
Kā lietojumprogrammās tiek izmantota klasterizācija?
Klasteru analīze tiek plaši izmantota daudzās lietojumprogrammās, piemēram, tirgus izpētē, modeļu atpazīšanā, datu analīzē un attēlu apstrādē. Klasteru veidošana var arī palīdzēt tirgotājiem atklāt atsevišķas grupas savā klientu bāzē. … Klasterizācija palīdz arī klasificēt dokumentus tīmeklī informācijas atklāšanai.
Kāds ir klasterizācijas piemērs?
Arī mašīnmācībā mēs bieži vien grupējam piemērus kā pirmo soli, lai izprastu priekšmetu (datu kopu) mašīnmācīšanās sistēmā. Nemarķētu piemēru grupēšanu sauc par klasterizāciju. Tā kā piemēri nav marķēti, klasteru veidošana balstās uz neuzraudzītu mašīnmācīšanos.
Kur tiek izmantoti klasterizācijas algoritmi un kāpēc?
Klasteru veidošana vai klasteru analīze ir mācīšanās bez uzraudzībasproblēma. To bieži izmanto kā datu analīzes paņēmienu, lai atklātu interesantus datu modeļus, piemēram, klientu grupas, pamatojoties uz viņu uzvedību. Ir pieejami daudzi klasterizācijas algoritmi, no kuriem izvēlēties, un nav viena labākā klasterizācijas algoritma visiem gadījumiem.
