Phân cụm giải thích vai trò của nó trong khai thác dữ liệu là gì?
Phân cụm giải thích vai trò của nó trong khai thác dữ liệu là gì?

Video: Phân cụm giải thích vai trò của nó trong khai thác dữ liệu là gì?

Video: Phân cụm giải thích vai trò của nó trong khai thác dữ liệu là gì?
Video: [Mì Úp] Phân cụm với K-Means (chọn K bằng Elbow, Silhoutte) 2024, Có thể
Anonim

Giới thiệu. Nó Là khai thác dữ liệu kỹ thuật được sử dụng để đặt các phần tử dữ liệu vào của chúng các nhóm liên quan. Phân cụm là quá trình phân vùng dữ liệu (hoặc các đối tượng) vào cùng một lớp, Dữ liệu trong một lớp tương tự hơn với mỗi khác với những người khác cụm.

Bên cạnh điều này, việc sử dụng phân cụm là gì?

Phân cụm được sử dụng trong phân khúc thị trường; nơi chúng tôi cố gắng phạt những khách hàng giống nhau cho dù về hành vi hay thuộc tính, phân đoạn / nén hình ảnh; nơi chúng tôi cố gắng nhóm các vùng tương tự lại với nhau, tài liệu nhóm lại dựa trên chủ đề, v.v.

Người ta cũng có thể hỏi, tại sao chúng ta sử dụng phân tích cụm? Phân tích cluster có thể là một công cụ khai thác dữ liệu mạnh mẽ cho bất kỳ tổ chức nào cần xác định các nhóm khách hàng rời rạc, các giao dịch bán hàng hoặc các loại hành vi và sự việc khác. Ví dụ, các nhà cung cấp bảo hiểm sử dụng phân tích cluster để phát hiện các khiếu nại gian lận và các ngân hàng sử dụng nó để chấm điểm tín dụng.

Hơn nữa, ví dụ, phân cụm trong khai thác dữ liệu là gì?

Phân cụm là quá trình biến một nhóm các đối tượng trừu tượng thành các lớp của các đối tượng tương tự nhau. MỘT cụm của dữ liệu các đối tượng có thể được coi là một nhóm. Trong khi làm cụm phân tích, trước tiên chúng tôi phân vùng tập hợp các dữ liệu thành các nhóm dựa trên dữ liệu tương tự và sau đó gán nhãn cho các nhóm.

Tại sao K có nghĩa là phân cụm được sử dụng?

Công dụng của Doanh nghiệp. Các K - có nghĩa là thuật toán phân cụm được sử dụng để tìm các nhóm chưa được gắn nhãn rõ ràng trong dữ liệu. Điều này có thể là đã sử dụng để xác nhận các giả định kinh doanh về những loại nhóm tồn tại hoặc để xác định các nhóm chưa biết trong các tập dữ liệu phức tạp.

Đề xuất: