Kas yra klasterizavimas, paaiškinantis jo vaidmenį duomenų gavyboje?
Kas yra klasterizavimas, paaiškinantis jo vaidmenį duomenų gavyboje?

Video: Kas yra klasterizavimas, paaiškinantis jo vaidmenį duomenų gavyboje?

Video: Kas yra klasterizavimas, paaiškinantis jo vaidmenį duomenų gavyboje?
Video: What are the Type of Clustering with Detailed Explanation 2024, Lapkritis
Anonim

Įvadas. Tai yra duomenų gavyba technika, naudojama duomenų elementams įdėti jų susijusios grupės. Klasterizavimas yra duomenų (arba objektų) padalijimo į tą pačią klasę procesas, vienos klasės duomenys yra panašesni į kiekviena išskyrus esančius kituose klasteris.

Be to, kokia yra grupavimo nauda?

Klasterizavimas naudojamas rinkos segmentavimui; kai stengiamės nubausti klientus, kurie yra panašūs vienas į kitą, nesvarbu, ar elgesys, ar savybės, vaizdo segmentavimas / suspaudimas; kur bandome sugrupuoti panašius regionus, dokumentuoti grupavimas pagal temas ir pan.

Taip pat galima paklausti, kodėl naudojame klasterinę analizę? Klasterinė analizė gali būti galingas duomenų gavybos įrankis bet kuriai organizacijai, kuriai reikia identifikuoti atskiras klientų grupes, pardavimo sandorius ar kitokio pobūdžio elgesį ir dalykus. Pavyzdžiui, draudimo paslaugų teikėjai naudojasi klasterio analizė aptikti apgaulingus reikalavimus, o bankai tai naudoja kredito balams įvertinti.

Be to, kas yra duomenų gavybos klasterizavimas su pavyzdžiu?

Klasterizavimas yra procesas, kurio metu abstrakčių objektų grupė paverčiama panašių objektų klasėmis. A klasteris apie duomenis objektai gali būti traktuojami kaip viena grupė. Darant klasteris analizę, pirmiausia padalijame rinkinį duomenis į grupes remiantis duomenis panašumą, tada grupėms priskirkite etiketes.

Kodėl K reiškia, kad naudojamas grupavimas?

Verslo naudojimas. The K - reiškia, kad naudojamas klasterizacijos algoritmas Norėdami rasti grupes, kurios nebuvo aiškiai pažymėtos duomenimis. Tai gali būti naudojamas patvirtinti verslo prielaidas apie egzistuojančias grupių rūšis arba nustatyti nežinomas grupes sudėtinguose duomenų rinkiniuose.

Rekomenduojamas: