Sisukord:

Millised on andmekaevanduses klasterdamise nõuded?
Millised on andmekaevanduses klasterdamise nõuded?

Video: Millised on andmekaevanduses klasterdamise nõuded?

Video: Millised on andmekaevanduses klasterdamise nõuded?
Video: 07.01 Algorütm: Arendaja hobid 2024, Mai
Anonim

Peamised nõuded, millele klasterdamisalgoritm peaks vastama, on järgmised:

  • skaleeritavus ;
  • erinevat tüüpi atribuutidega tegelemine;
  • suvalise kujuga klastrite avastamine;
  • minimaalsed nõuded domeeni teadmistele sisendparameetrite määramiseks;
  • võime toime tulla müra ja kõrvalekalletega;

Pealegi, kuidas klasterdamist andmete kaevandamises kasutatakse?

Sissejuhatus. See on andmete kaevandamine tehnikat kasutatud asetada andmeid elemendid omavahel seotud rühmadesse. Klasterdamine on partitsioonide jagamise protsess andmeid (või objektid) samasse klassi, The andmeid on ühes klassis üksteisega sarnasem kui teise klassi omadega klaster.

Samamoodi, milleks klasterdamist kasutatakse? Klasterdamine on järelevalveta õppimise meetod ja on levinud statistiliste andmete analüüsi meetod kasutatakse palju põlde. Andmeteaduses saame kasutada rühmitamine analüüsi, et saada meie andmetest väärtuslikku teavet, vaadates, millistesse rühmadesse andmepunktid jagunevad, kui rakendame a rühmitamine algoritm.

Just nii, miks on andmekaevanduses klasterdamist vaja?

Klasterdamine on andmetes oluline analüüs ja andmete kaevandamine rakendusi. Selle ülesanne on rühmitada objektide komplekt nii, et samas rühmas olevad objektid oleksid üksteisega sarnasemad kui teistes rühmades ( klastrid ). Jaotamine on tsentroidipõhine rühmitamine ; seatakse k-keskmise väärtus.

Mis on klasterdamine ja selle tüübid andmekaevanduses?

Klasterdamine meetodeid kasutatakse mitme muutujaga sarnaste objektide rühmade tuvastamiseks andmeid komplektid, mis on kogutud sellistest valdkondadest nagu turundus, biomeditsiin ja georuumiline. Need on erinevad tüübid kohta rühmitamine meetodid, sealhulgas: Jaotamismeetodid. Hierarhiline rühmitamine . Hägune rühmitamine.

Soovitan: