Ano ang mga kinakailangan ng clustering sa data mining?

2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2024-01-18 08:30

Ang mga pangunahing kinakailangan na dapat matugunan ng isang clustering algorithm ay:

• scalability ;
• pagharap sa iba't ibang uri ng mga katangian;
• pagtuklas ng mga kumpol na may di-makatwirang hugis;
• kaunting mga kinakailangan para sa kaalaman sa domain upang matukoy ang mga parameter ng input;
• kakayahang harapin ang ingay at outlier;

Bukod, paano ginagamit ang clustering sa data mining?

Panimula. Ito ay isang data mining pamamaraan ginamit upang ilagay ang datos mga elemento sa kanilang mga kaugnay na grupo. Clustering ay ang proseso ng paghahati sa datos (o mga bagay) sa parehong klase, Ang datos sa isang klase ay mas katulad sa isa't isa kaysa sa iba kumpol.

Katulad nito, para saan ginagamit ang clustering? Clustering ay isang paraan ng hindi pinangangasiwaang pag-aaral at isang karaniwang pamamaraan para sa pagsusuri ng istatistikal na datos ginamit sa maraming larangan. Sa Data Science, magagamit natin clustering pagsusuri upang makakuha ng ilang mahahalagang insight mula sa aming data sa pamamagitan ng pagtingin sa kung saang mga pangkat nahuhulog ang mga punto ng data kapag nag-apply kami ng a clustering algorithm.

Kaya lang, bakit kailangan ang Clustering sa data mining?

Mahalaga ang clustering sa data pagsusuri at data mining mga aplikasyon. Ito ay ang gawain ng pagpapangkat ng isang hanay ng mga bagay upang ang mga bagay sa parehong grupo ay mas magkatulad sa isa't isa kaysa sa mga nasa ibang grupo ( mga kumpol ). Ang paghahati ay batay sa sentroid clustering ; itinakda ang halaga ng k-mean.

Ano ang clustering at ang mga uri nito sa data mining?

Clustering Ang mga pamamaraan ay ginagamit upang tukuyin ang mga grupo ng mga katulad na bagay sa isang multivariate datos set na nakolekta mula sa mga larangan tulad ng marketing, bio-medical at geo-spatial. Sila ay magkaiba mga uri ng clustering mga pamamaraan, kabilang ang: Mga paraan ng paghahati. Hierarchical clustering . Malabo clustering.