Klasterləşdirmə texnikası bazar araşdırması və müştəri seqmentasiyası, bioloji məlumatlar və tibbi görüntüləmə, axtarış nəticələrinin qruplaşdırılması, tövsiyə mühərriki, nümunənin tanınması, sosial şəbəkə təhlili, təsvirin işlənməsi və s.
Klasterləşmə nə üçün istifadə edilə bilər?
Klasterləşdirmə xüsusi nəticədən narahat olmadan daha böyük verilənlər dəstlərində oxşar məlumat nöqtələrini müəyyən etmək və qruplaşdırmaq üçün nəzarətsiz maşın öyrənmə üsuludur. Klasterləşdirmə (bəzən klaster analizi adlanır) adətən verilənləri daha asan başa düşülən və idarə olunan strukturlara təsnif etmək üçün istifadə olunur.
Tətbiqlərdə klasterləşdirmə necə istifadə olunur?
Klasterləşdirmə təhlili bazar araşdırması, nümunənin tanınması, məlumat təhlili və şəkil emalı kimi bir çox proqramda geniş şəkildə istifadə olunur. Klasterləşdirmə həm də marketoloqlara öz müştəri bazasında fərqli qrupları kəşf etməyə kömək edə bilər. … Klasterləşdirmə həmçinin məlumatların aşkarlanması üçün internetdə sənədləri təsnif etməyə kömək edir.
Klasterləşdirmə nümunəsi nədir?
Maşın öyrənməsində də biz tez-tez nümunələri maşın öyrənmə sistemindəki mövzunu (məlumat dəsti) başa düşmək üçün ilk addım kimi qruplaşdırırıq. Etiketsiz nümunələrin qruplaşdırılmasına klasterləşmə deyilir. Nümunələr etiketsiz olduğundan, qruplaşma nəzarətsiz maşın öyrənməsinə əsaslanır.
Klasterləşdirmə alqoritmləri harada və nə üçün istifadə olunur?
Klasterləşdirmə və ya klaster təhlili nəzarətsiz öyrənmədirproblem. Tez-tez davranışlarına əsaslanan müştərilər qrupları kimi datasında maraqlı nümunələri aşkar etmək üçün verilənlərin təhlili texnikası kimi istifadə olunur. Seçmək üçün çoxlu klasterləşdirmə alqoritmləri var və bütün hallar üçün vahid ən yaxşı klasterləşdirmə alqoritmi yoxdur.
