Mi magyarázza a klaszterezés szerepét az adatbányászatban?
Mi magyarázza a klaszterezés szerepét az adatbányászatban?

Videó: Mi magyarázza a klaszterezés szerepét az adatbányászatban?

Videó: Mi magyarázza a klaszterezés szerepét az adatbányászatban?
Videó: What are the Type of Clustering with Detailed Explanation 2024, Lehet
Anonim

Bevezetés. Azt van egy adatbányászat Az adatelemek elhelyezésére használt technika az övék kapcsolódó csoportok. Klaszterezés az adatok (vagy objektumok) ugyanabba az osztályba történő particionálásának folyamata, Az egyik osztályban lévő adatok jobban hasonlítanak az minden egyes más, mint a másban lévőknek fürt.

Ezen kívül mi haszna a klaszterezésnek?

Klaszterezés piaci szegmentációban használják; ahol megpróbáljuk megbírságolni az egymáshoz hasonló ügyfeleket, akár viselkedésükben, akár tulajdonságaiban, képszegmentálásában/tömörítésében; ahol a hasonló régiókat próbáljuk csoportosítani, dokumentálni klaszterezés témák alapján stb.

Felmerülhet az is, hogy miért használunk klaszteranalízist? Klaszteranalízis hatékony adatbányászati eszköz lehet minden olyan szervezet számára, amelynek meg kell határoznia az ügyfelek diszkrét csoportjait, értékesítési tranzakcióit vagy más típusú viselkedéseket és dolgokat. Például a biztosítók használják klaszteranalízis a csalárd követelések felderítésére, a bankok pedig hitelbírálatra használják.

Továbbá, mit jelent a klaszterezés az adatbányászatban példával?

Klaszterezés az a folyamat, amelynek során absztrakt objektumok csoportját hasonló objektumok osztályaivá alakítják. A fürt nak,-nek adat objektumok egy csoportként kezelhetők. Miközben csinálod fürt elemzésével először felosztjuk a halmazt adat alapján csoportokba adat hasonlóságot, majd rendelje hozzá a címkéket a csoportokhoz.

Miért K jelenti azt, hogy klaszterezést használnak?

Üzleti felhasználások. Az K - azt jelenti, hogy klaszterezési algoritmust használnak hogy megtalálja azokat a csoportokat, amelyek nincsenek kifejezetten megjelölve az adatokban. Ez lehet használt üzleti feltételezések megerősítésére arról, hogy milyen típusú csoportok léteznek, vagy ismeretlen csoportokat azonosíthat összetett adatkészletekben.

Ajánlott: