Indholdsfortegnelse:

Hvad er kravene til clustering i data mining?
Hvad er kravene til clustering i data mining?

Video: Hvad er kravene til clustering i data mining?

Video: Hvad er kravene til clustering i data mining?
Video: Normalfordeling - hvad er det? 2024, December
Anonim

De vigtigste krav, som en klyngealgoritme skal opfylde, er:

  • skalerbarhed ;
  • beskæftiger sig med forskellige typer attributter;
  • opdage klynger med vilkårlig form;
  • minimale krav til domæneviden for at bestemme inputparametre;
  • evne til at håndtere støj og afvigelser;

Desuden, hvordan clustering bruges i data mining?

Introduktion. Det er en data mining teknik Brugt at placere data elementer i deres relaterede grupper. Klynger er processen med at opdele data (eller objekter) i samme klasse, The data i en klasse ligner hinanden mere end dem i en anden klynge.

På samme måde, hvad bruges clustering til? Klynger er en metode til uovervåget læring og er en almindelig teknik til statistisk dataanalyse brugt i mange felter. I Data Science kan vi bruge klyngedannelse analyse for at få værdifuld indsigt fra vores data ved at se, hvilke grupper datapunkterne falder ind under, når vi anvender en klyngedannelse algoritme.

Bare så, hvorfor Clustering er nødvendig i data mining?

Clustering er vigtig i data analyse og data mining applikationer. Det er opgaven at gruppere et sæt af objekter, så objekter i samme gruppe ligner hinanden mere end dem i andre grupper ( klynger ). Partitionering er tyngdepunktsbaseret klyngedannelse ; værdien af k-middel er indstillet.

Hvad er clustering og dens typer i data mining?

Klynger metoder bruges til at identificere grupper af lignende objekter i en multivariat data sæt indsamlet fra områder som marketing, biomedicinsk og geo-spatial. De er forskellige typer af klyngedannelse metoder, herunder: Partitioneringsmetoder. Hierarkisk klyngedannelse . Fuzzy klyngedannelse.

Anbefalede: