Hvorfor grupperer vi data?
Hvorfor grupperer vi data?

Video: Hvorfor grupperer vi data?

Video: Hvorfor grupperer vi data?
Video: Кеннет Кукьер: Большие данные — лучшие данные 2024, November
Anonim

Klynger er vigtigt i data analyse og data minedrift applikationer. Det er opgaven med at gruppere et sæt af objekter, så objekter i samme gruppe ligner hinanden mere end dem i andre grupper ( klynger ).

Hvad er formålet med dataklyngning i denne forbindelse?

Klynger er opgaven med at dele befolkningen eller data peger ind i en række grupper, således at data punkter i de samme grupper er mere lig andre data point i samme gruppe end i andre grupper. Med enkle ord, den sigte er at adskille grupper med lignende træk og tildele dem klynger.

Og hvor bruges clustering? Klynger er Brugt i markedssegmentering; hvor vi forsøger at bøde kunder, der ligner hinanden, hvad enten det drejer sig om adfærd eller egenskaber, billedsegmentering/komprimering; hvor vi forsøger at gruppere lignende regioner sammen, dokumentere klyngedannelse ud fra emner mv.

Også at vide er, hvad er formålet med klyngeanalyse?

Det formålet med klyngeanalyse er at placere objekter i grupper, eller klynger , foreslået af data, ikke defineret a priori, således at objekter i en given klynge har tendens til at ligne hinanden i en eller anden forstand, og objekter i forskellige klynger tendens til at være uens.

Hvad er klyngedannelse og dens typer?

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

Anbefalede: