Clustering technique ay ginagamit sa iba't ibang application gaya ng market research at customer segmentation, biological data at medical imaging, search result clustering, recommendation engine, pattern recognition, social network analysis, pagpoproseso ng imahe, atbp.
Ano ang maaaring gamitin ng clustering?
Ang
Clustering ay isang hindi pinangangasiwaang paraan ng machine learning ng pagtukoy at pagpapangkat ng magkatulad na mga punto ng data sa mas malalaking dataset nang walang pag-aalala sa partikular na resulta. Ang clustering (minsan ay tinatawag na cluster analysis) ay karaniwang ginagamit upang pag-uri-uriin ang data sa mga istruktura na mas madaling maunawaan at mamanipula.
Paano ginagamit ang clustering sa mga application?
Ang
Clustering analysis ay malawakang ginagamit sa maraming application gaya ng market research, pattern recognition, data analysis, at image processing. Makakatulong din ang pag-cluster sa mga marketer na tumuklas ng mga natatanging grupo sa kanilang customer base. … Nakakatulong din ang pag-cluster sa pag-uuri ng mga dokumento sa web para sa pagtuklas ng impormasyon.
Ano ang halimbawa ng clustering?
Sa machine learning din, madalas naming pinapangkat ang mga halimbawa bilang unang hakbang upang maunawaan ang isang paksa (set ng data) sa isang machine learning system. Ang pagpapangkat ng mga halimbawang walang label ay tinatawag na clustering. Dahil walang label ang mga halimbawa, umaasa ang clustering sa unsupervised machine learning.
Saan ginagamit ang mga clustering algorithm at bakit?
Ang
Clustering o cluster analysis ay isang hindi pinangangasiwaang pag-aaralproblema. Madalas itong ginagamit bilang isang diskarte sa pagsusuri ng data para sa pagtuklas ng mga kawili-wiling pattern sa data, gaya ng mga pangkat ng mga customer batay sa kanilang gawi. Mayroong maraming clustering algorithm na mapagpipilian at walang solong pinakamahusay na clustering algorithm para sa lahat ng kaso.
