Публикации по теме 'cluster-analysis'


Исследование распознавания изображений: кластерный анализ
В предыдущей главе исследования мы столкнулись с ситуацией, когда некоторые из картинок, которые должны были быть помечены как нерелевантные, не могли быть отсортированы на основе наших исходных мер вероятности/расстояния. Это было вызвано общим профилем изображений из категории: большинство изображений имели абстрактные черты, которые выбранный нами сервис распознавал как более близкие к неактуальным, чем к реальным запчастям. Давайте подумаем, как нам быть в таких ситуациях. Если..
Алгоритмы кластеризации для сегментации клиентов
Контекст В современном конкурентном мире очень важно понимать поведение клиентов и классифицировать клиентов на основе их демографии и покупательского поведения. Это критический аспект сегментации клиентов, который позволяет маркетологам лучше адаптировать свои маркетинговые усилия к различным подмножествам аудитории с точки зрения стратегий продвижения, маркетинга и разработки продуктов. Цель В этой статье демонстрируется концепция сегментации набора данных клиента с сайта..
Кластеризация историй
Простое введение в кластеризацию «Данные, информация и знания: правильно ли мы поняли?» Макс Буазо, Agustí Canals Кластеризация связывает данные со знаниями и является основной деятельностью человека. Человеческий мозг, естественно, хорошо идентифицирует группы и закономерности. Это влияет на представление и открытие знаний. Он повсеместный . Кластерный анализ, или кластеризация данных, или просто кластеризация — это задача организации данных в осмысленные группы (называемые..
Четыре ошибки в кластеризации, которых следует избегать
Важнейшие шаги в кластерном анализе, которые должен знать каждый tl;dr Отсутствие исчерпывающего исследовательского анализа данных и удобоваримой очистки данных Отсутствует масштабирование функции Создание репрезентативных кластеров Отсутствует описание результатов кластера После того, как я увидел и много поработал с подходами к кластеризации и анализу, я хотел бы поделиться с вами четырьмя распространенными ошибками в кластерном анализе и способами их избежать. Ошибка №1:..
Типы кластеризации - определения, образования и ограничения !!
Эта статья дает вам общее представление о различных методах кластеризации и их формировании. Что такое кластерный анализ? Группировка объектов данных на основе информации, содержащейся в данных, которая описывает объекты и их отношения. Целью кластеризации является создание групп таким образом, чтобы объекты в группе были похожи друг на друга и отличались от объектов в других группах. Чем больше сходство внутри группы и больше разница между группами, тем лучше качество..
Концепция кластерного анализа в науке о данных
Что такое кластерный анализ? Кластеризация — это процесс группировки наблюдений сходного типа в более мелкие группы внутри большей совокупности. Он имеет широкое применение в бизнес-аналитике. Один из вопросов, стоящих перед бизнесом, заключается в том, как организовать огромные объемы доступных данных в осмысленные структуры. Или разбить большое разнородное население на более мелкие однородные группы. Кластерный анализ — это инструмент исследовательского анализа данных , целью..
Алгоритм кластеризации - распространение сходства
Кластеризация — это неконтролируемый метод машинного обучения. Его можно широко использовать во многих секторах, таких как ИТ, здравоохранение, автомобилестроение и т. д. Он собирает и идентифицирует данные на основе сходства, формы, размера, поведения и т. д. Обычно используется для классификации данных в структуры, которые легко понять и манипулировать. Также его можно определить как разделение наборов данных на определенное количество кластеров таким образом, чтобы точка данных..