Kỹ thuật phân cụm được sử dụng trong các ứng dụng khác nhau nhưnghiên cứu thị trường và phân khúc khách hàng, dữ liệu sinh học và hình ảnh y tế, phân nhóm kết quả tìm kiếm, công cụ đề xuất, nhận dạng mẫu, phân tích mạng xã hội, xử lý hình ảnh, v.v.
Phân cụm có thể được sử dụng để làm gì?
Clustering là một phương pháp học máy không được giám sát để xác định và nhóm các điểm dữ liệu tương tự trong bộ dữ liệu lớn hơn mà không cần quan tâm đến kết quả cụ thể. Phân cụm (đôi khi được gọi là phân tích cụm) thường được sử dụngđể phân loại dữ liệu thành các cấu trúc dễ hiểu và dễ thao tác hơn.
Phân cụm được sử dụng như thế nào trong các ứng dụng?
Phân tích phân cụm được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng như nghiên cứu thị trường, nhận dạng mẫu, phân tích dữ liệu vàxử lý hình ảnh. Phân nhóm cũng có thể giúp các nhà tiếp thị khám phá các nhóm khác biệt trong cơ sở khách hàng của họ. … Phân cụm cũng giúp phân loại tài liệu trên web để khám phá thông tin.
Ví dụ về phân cụm là gì?
Trong học máy cũng vậy, chúng tôi thường nhóm các ví dụ như một bước đầu tiên để hiểu một chủ đề (tập dữ liệu) trong hệ thống học máy. Nhóm các ví dụ không được gắn nhãn được gọi là phân cụm. Vì các ví dụ không được gắn nhãn, phân cụm dựa vàohọc máy không giám sát.
Các thuật toán phân cụm được sử dụng ở đâu và tại sao?
Phân cụm hoặc phân tích cụm là một cách học không giám sátvấn đề. Nó thường được sử dụng như một kỹ thuật phân tích dữ liệuđể khám phá các mẫu thú vị trong dữ liệu, chẳng hạn như các nhóm khách hàng dựa trên hành vi của họ. Có nhiều thuật toán phân cụm để lựa chọn và không có thuật toán phân nhóm nào tốt nhất cho mọi trường hợp.
