Čím klastrování vysvětluje jeho roli v dataminingu?
Čím klastrování vysvětluje jeho roli v dataminingu?

Video: Čím klastrování vysvětluje jeho roli v dataminingu?

Video: Čím klastrování vysvětluje jeho roli v dataminingu?
Video: What are the Type of Clustering with Detailed Explanation 2024, Smět
Anonim

Úvod. To je dolování dat technika použitá k umístění datových prvků do jejich příbuzné skupiny. Shlukování je proces rozdělení dat (nebo objektů) do stejné třídy. Data v jedné třídě jsou více podobná každý jiné než těm v jiných shluk.

Kromě toho, k čemu je shlukování?

Shlukování používá se při segmentaci trhu; kde se snažíme pokutovat zákazníky, kteří jsou si podobní, ať už z hlediska chování nebo atributů, segmentace/komprese obrazu; kde se snažíme seskupit podobné regiony, dokument shlukování na základě témat atd.

Někdo se také může ptát, proč používáme shlukovou analýzu? Shluková analýza může být výkonným nástrojem pro dolování dat pro jakoukoli organizaci, která potřebuje identifikovat jednotlivé skupiny zákazníků, prodejní transakce nebo jiné typy chování a věcí. Například poskytovatelé pojištění používají shluková analýza k odhalování podvodných pohledávek a banky jej využívají pro úvěrové hodnocení.

Dále, co je shlukování v dolování dat s příkladem?

Shlukování je proces přeměny skupiny abstraktních objektů na třídy podobných objektů. A shluk z data objekty lze považovat za jednu skupinu. Zatímco dělá shluk analýzu, nejprve rozdělíme sadu data do skupin na základě data podobnosti a poté přiřaďte štítky ke skupinám.

Proč K znamená, že se používá shlukování?

Obchodní využití. The K - znamená, že je použit shlukovací algoritmus najít skupiny, které nebyly explicitně označeny v datech. To může být použitý k potvrzení obchodních předpokladů o tom, jaké typy skupin existují, nebo k identifikaci neznámých skupin ve složitých souborech dat.

Doporučuje: