Ի՞նչ է կլաստերավորումը բացատրում դրա դերը տվյալների մշակման գործում:
Ի՞նչ է կլաստերավորումը բացատրում դրա դերը տվյալների մշակման գործում:

Video: Ի՞նչ է կլաստերավորումը բացատրում դրա դերը տվյալների մշակման գործում:

Video: Ի՞նչ է կլաստերավորումը բացատրում դրա դերը տվյալների մշակման գործում:
Video: Planetary & Seismic Update 17 August 2023 | Fasten your seat belts! 2024, Նոյեմբեր
Anonim

Ներածություն. Այն է տվյալների մայնինգ Տեխնիկա, որն օգտագործվում է տվյալների տարրերը տեղադրելու համար նրանց հարակից խմբեր: Կլաստերավորում Տվյալների (կամ օբյեկտների) նույն դասի բաժանման գործընթացն է, մեկ դասի տվյալներն ավելի նման են. յուրաքանչյուրը այլ, քան մյուսների մեջ կլաստեր.

Բացի սրանից, ո՞րն է կլաստերի օգտագործումը:

Կլաստերավորում օգտագործվում է շուկայի սեգմենտավորման մեջ. որտեղ մենք փորձում ենք տուգանել հաճախորդներին, որոնք նման են միմյանց՝ անկախ նրանից՝ վարքագծի կամ հատկանիշների, պատկերի սեգմենտավորման/սեղմման առումով. որտեղ մենք փորձում ենք խմբավորել նմանատիպ տարածաշրջանները, փաստաթուղթ կլաստերավորում թեմաների հիման վրա և այլն:

Կարելի է նաև հարցնել՝ ինչո՞ւ ենք մենք օգտագործում կլաստերային վերլուծություն։ Կլաստերային վերլուծություն կարող է լինել տվյալների արդյունահանման հզոր գործիք ցանկացած կազմակերպության համար, որը կարիք ունի բացահայտելու հաճախորդների առանձին խմբեր, վաճառքի գործարքներ կամ վարքագծի և իրերի այլ տեսակներ: Օրինակ, ապահովագրական պրովայդերները օգտագործում են կլաստերային վերլուծություն խարդախ պահանջները հայտնաբերելու համար, և բանկերն այն օգտագործում են վարկային գնահատման համար:

Ավելին, ի՞նչ է կլաստերավորումը տվյալների հանքարդյունաբերության մեջ օրինակով:

Կլաստերավորում վերացական օբյեկտների խումբը համանման օբյեկտների դասերի վերածելու գործընթացն է: Ա կլաստեր -ից տվյալները օբյեկտները կարելի է դիտարկել որպես մեկ խումբ: Անելու ընթացքում կլաստեր վերլուծություն, մենք նախ բաժանում ենք բազմությունը տվյալները խմբերի վրա հիմնված տվյալները նմանություն և այնուհետև խմբերին հատկացրեք պիտակներ:

Ինչու՞ է K-ն նշանակում կլաստերավորում:

Բիզնեսի օգտագործում. Այն Կ - նշանակում է, որ օգտագործվում է կլաստերավորման ալգորիթմ գտնել խմբեր, որոնք հստակորեն պիտակավորված չեն տվյալների մեջ: Սա կարող է լինել օգտագործված հաստատել բիզնեսի ենթադրությունները այն մասին, թե ինչ տեսակի խմբեր կան կամ բացահայտել անհայտ խմբերը բարդ տվյալների հավաքածուներում:

Խորհուրդ ենք տալիս: