Wat is cluster-analise in data-ontginning?
Wat is cluster-analise in data-ontginning?

Video: Wat is cluster-analise in data-ontginning?

Video: Wat is cluster-analise in data-ontginning?
Video: Machine Learning with Python! Train, Test, Split for Evaluating Models 2024, Mei
Anonim

Groepering is die proses om 'n groep abstrakte voorwerpe in klasse van soortgelyke voorwerpe te maak. Punte om te onthou. A cluster van data voorwerpe kan as een groep hanteer word. Terwyl jy doen cluster analise , Ons verdeel eers die stel van data in groepe gebaseer op data ooreenkoms en ken dan die byskrifte aan die groepe toe.

Net so, wat bedoel jy met cluster-analise?

Cluster analise is 'n statistiese klassifikasie tegniek waarin 'n stel voorwerpe of punte met soortgelyke eienskappe is saamgegroepeer in trosse . Die doel van cluster analise is om waargenome data in betekenisvolle strukture te organiseer om verdere insig daaruit te verkry.

Verder, wat is klustermetode? Groepering metodes word gebruik om groepe soortgelyke voorwerpe te identifiseer in 'n meerveranderlike datastelle wat versamel is uit velde soos bemarking, bio-medies en geo-ruimtelike. Hulle is verskillende tipes groeperingsmetodes , insluitend: Partisionering metodes . Hiërargies groepering . Model-gebaseer groepering.

Net so, vra mense, wat is trosanalise en die tipes daarvan?

Die mees algemene toepassings van cluster analise in 'n besigheidsopset is om kliënte of aktiwiteite te segmenteer. In hierdie pos sal ons vier basiese verken tipes van cluster analise gebruik in datawetenskap. Hierdie tipes is Centroid Groepering , Digtheid Groepering Verspreiding Groepering , en Konnektiwiteit Groepering.

Hoekom doen ons trosanalise?

Cluster analise kan 'n kragtige data-ontginningsinstrument wees vir enige organisasie wat diskrete groepe kliënte, verkoopstransaksies of ander tipes gedrag en dinge moet identifiseer. Byvoorbeeld, versekeringsverskaffers gebruik cluster analise om bedrieglike eise op te spoor, en banke gebruik dit vir kredietpunte.

Aanbeveel: