Klusteringtegniek word in verskeie toepassings gebruik, soos marknavorsing en klantsegmentering, biologiese data en mediese beeldvorming, soekresultaatgroepering, aanbevelingsenjin, patroonherkenning, sosiale netwerk-analise, beeldverwerking, ens.
Waarvoor kan groepering gebruik word?
Klustering is 'n masjienleermetode sonder toesig om soortgelyke datapunte in groter datastelle te identifiseer en te groepeer sonder om bekommerd te wees oor die spesifieke uitkoms. Groepering (soms genoem groepontleding) word gewoonlik gebruik om data te klassifiseer in strukture wat makliker verstaan en gemanipuleer kan word.
Hoe word groepering in toepassings gebruik?
Klustering-analise word wyd gebruik in baie toepassings soos marknavorsing, patroonherkenning, data-analise en beeldverwerking. Groepering kan ook bemarkers help om verskillende groepe in hul kliëntebasis te ontdek. … Groepering help ook om dokumente op die web te klassifiseer vir inligtingontdekking.
Wat is die voorbeeld van groepering?
Ook in masjienleer groepeer ons dikwels voorbeelde as 'n eerste stap om 'n vak (datastel) in 'n masjienleerstelsel te verstaan. Groepering van ongemerkte voorbeelde word groepering genoem. Aangesien die voorbeelde nie geëtiketteer is nie, maak groepering staat op masjienleer sonder toesig.
Waar word groeperingsalgoritmes gebruik en hoekom?
Klustering of groepontleding is 'n leer sonder toesigprobleem. Dit word dikwels gebruik as 'n data-ontledingstegniek om interessante patrone in data te ontdek, soos groepe kliënte op grond van hul gedrag. Daar is baie groeperingsalgoritmes om van te kies en geen enkele beste groeperingsalgoritme vir alle gevalle nie.