техниката за групиране се използва в различни приложения като изследване на пазара и сегментиране на клиенти, биологични данни и медицински изображения, групиране на резултатите от търсенето, машина за препоръки, разпознаване на модели, анализ на социални мрежи, обработка на изображения и др.
За какво може да се използва групирането?
Клъстерирането е неконтролиран метод за машинно обучение за идентифициране и групиране на подобни точки от данни в по-големи набори от данни без загриженост за конкретния резултат. Групирането (понякога наричано клъстерен анализ) обикновено се използва за класифициране на данните в структури, които са по-лесно разбираеми и манипулирани.
Как се използва групирането в приложения?
Клъстерният анализ се използва широко в много приложения като пазарни проучвания, разпознаване на модели, анализ на данни и обработка на изображения. Клъстерирането може също да помогне на маркетолозите да открият различни групи в своята клиентска база. … Групирането също помага при класифицирането на документи в мрежата за откриване на информация.
Какъв е примерът за групиране?
И в машинното обучение често групираме примери като първа стъпка за разбиране на предмет (набор от данни) в система за машинно обучение. Групирането на немаркирани примери се нарича групиране. Тъй като примерите не са обозначени, групирането разчита на неконтролирано машинно обучение.
Къде се използват алгоритмите за групиране и защо?
Групирането или клъстерният анализ е обучение без надзорпроблем. Често се използва като техника за анализ на данни за откриване на интересни модели в данните, като например групи клиенти въз основа на тяхното поведение. Има много алгоритми за клъстериране, от които да избирате и няма един-единствен най-добър алгоритъм за клъстериране за всички случаи.
