Կլաստերավորման տեխնիկան օգտագործվում է տարբեր ծրագրերում, ինչպիսիք են շուկայի հետազոտությունը և հաճախորդների սեգմենտավորումը, կենսաբանական տվյալներ և բժշկական պատկերներ, որոնման արդյունքների կլաստերավորում, առաջարկությունների շարժիչ, օրինաչափությունների ճանաչում, սոցիալական ցանցերի վերլուծություն, պատկերի մշակում և այլն։
Ինչի՞ համար կարող է օգտագործվել կլաստերավորումը:
Կլաստերավորումը չվերահսկվող մեքենայական ուսուցման մեթոդ է՝ նույնականացնելու և խմբավորելու նմանատիպ տվյալների կետերն ավելի մեծ տվյալների հավաքածուներում՝ առանց որևէ մտահոգության կոնկրետ արդյունքի: Կլաստերավորումը (երբեմն կոչվում է կլաստերային վերլուծություն) սովորաբար օգտագործվում է տվյալների դասակարգման համար ավելի հեշտ հասկանալի և շահարկվող կառուցվածքների:
Ինչպե՞ս է կլաստերավորումն օգտագործվում հավելվածներում:
Կլաստերային վերլուծությունը լայնորեն օգտագործվում է բազմաթիվ ծրագրերում, ինչպիսիք են շուկայի հետազոտությունը, օրինաչափությունների ճանաչումը, տվյալների վերլուծությունը և պատկերի մշակումը: Կլաստերավորումը կարող է նաև օգնել շուկայավարներին բացահայտել իրենց հաճախորդների բազայի տարբեր խմբեր: … Կլաստերավորումը նաև օգնում է համացանցում փաստաթղթերի դասակարգմանը տեղեկատվության հայտնաբերման համար:
Ո՞րն է կլաստերավորման օրինակը:
Մեքենայական ուսուցման մեջ նույնպես մենք հաճախ խմբավորում ենք օրինակներ՝ որպես առաջին քայլ՝ մեքենայական ուսուցման համակարգում առարկան (տվյալների հավաքածուն) հասկանալու համար: Չպիտակավորված օրինակների խմբավորումը կոչվում է կլաստերավորում: Քանի որ օրինակները պիտակավորված չեն, կլաստերավորումը հիմնված է չվերահսկվող մեքենայական ուսուցման վրա։
Որտե՞ղ են օգտագործվում կլաստերավորման ալգորիթմները և ինչու:
Կլաստերավորումը կամ կլաստերային վերլուծությունը չվերահսկվող ուսուցում էխնդիր. Այն հաճախ օգտագործվում է որպես տվյալների վերլուծության տեխնիկա՝տվյալների մեջ հետաքրքիր օրինաչափություններ հայտնաբերելու համար, ինչպիսիք են հաճախորդների խմբերը՝ հիմնված նրանց վարքագծի վրա: Կլաստերավորման բազմաթիվ ալգորիթմներ կան, որոնցից կարելի է ընտրել, և ոչ մի լավագույն կլաստերի ալգորիթմ բոլոր դեպքերի համար:
