კლასტერინგის ტექნიკა გამოიყენება სხვადასხვა აპლიკაციებში, როგორიცაა ბაზრის კვლევა და მომხმარებელთა სეგმენტაცია, ბიოლოგიური მონაცემები და სამედიცინო გამოსახულება, ძიების შედეგების კლასტერირება, რეკომენდაციების სისტემა, შაბლონების ამოცნობა, სოციალური ქსელის ანალიზი, სურათის დამუშავება და ა.შ.
რისთვის შეიძლება გამოვიყენოთ კლასტერირება?
კლასტერირება არის უკონტროლო მანქანათმცოდნეობის მეთოდი, რომელიც იდენტიფიცირებს და აჯგუფებს მსგავსი მონაცემების წერტილებს უფრო დიდ მონაცემთა ნაკრებებში, კონკრეტული შედეგის გარეშე. კლასტერირება (ზოგჯერ კლასტერულ ანალიზს უწოდებენ) ჩვეულებრივ გამოიყენება მონაცემების კლასიფიკაციისთვის უფრო ადვილად გასაგები და მანიპულირებული სტრუქტურებად.
როგორ გამოიყენება კლასტერირება აპლიკაციებში?
კლასტერული ანალიზი ფართოდ გამოიყენება ბევრ პროგრამაში, როგორიცაა ბაზრის კვლევა, ნიმუშის ამოცნობა, მონაცემთა ანალიზი და სურათის დამუშავება. კლასტერირება ასევე შეიძლება დაეხმაროს მარკეტოლოგებს თავიანთი კლიენტების ბაზაში განსხვავებული ჯგუფების აღმოჩენაში. … კლასტერირება ასევე ეხმარება ინტერნეტში დოკუმენტების კლასიფიკაციას ინფორმაციის აღმოჩენისთვის.
რა არის კლასტერიზაციის მაგალითი?
მანქანური სწავლების დროსაც, ჩვენ ხშირად ვაჯგუფებთ მაგალითებს, როგორც პირველ საფეხურს საგნის (მონაცემთა ნაკრების) გასაგებად მანქანური სწავლის სისტემაში. დაუსახელებელი მაგალითების დაჯგუფებას კლასტერირება ეწოდება. იმის გამო, რომ მაგალითები არ არის მარკირებული, კლასტერირება ეყრდნობა უკონტროლო მანქანურ სწავლებას.
სად გამოიყენება კლასტერიზაციის ალგორითმები და რატომ?
კლასტერული ან კლასტერული ანალიზი არის უკონტროლო სწავლებაპრობლემა. ის ხშირად გამოიყენება როგორც მონაცემთა ანალიზის ტექნიკამონაცემებში საინტერესო შაბლონების აღმოსაჩენად, როგორიცაა მომხმარებელთა ჯგუფები მათი ქცევის მიხედვით. კლასტერიზაციის მრავალი ალგორითმია ასარჩევად და არც ერთი საუკეთესო დაჯგუფების ალგორითმი ყველა შემთხვევისთვის.
