La tècnica de agrupació s'utilitza en diverses aplicacions com ara investigació de mercat i segmentació de clients, dades biològiques i imatges mèdiques, agrupació de resultats de cerca, motor de recomanacions, reconeixement de patrons, anàlisi de xarxes socials, processament d'imatges, etc.
Per a què es pot utilitzar l'agrupació?
La agrupació és un mètode d'aprenentatge automàtic no supervisat per identificar i agrupar punts de dades similars en conjunts de dades més grans sense preocupar-se pel resultat específic. L'agrupament (de vegades anomenat anàlisi de clúster) s'utilitza habitualment per classificar les dades en estructures que s'entenen i es manipulen més fàcilment.
Com s'utilitza el clustering a les aplicacions?
L'anàlisi d'agrupaments s'utilitza àmpliament en moltes aplicacions com ara estudis de mercat, reconeixement de patrons, anàlisi de dades i processament d'imatges. La agrupació també pot ajudar els venedors a descobrir grups diferents a la seva base de clients. … L'agrupació també ajuda a classificar documents al web per a la descoberta d'informació.
Quin és l'exemple d'agrupació?
En l'aprenentatge automàtic també, sovint agrupem exemples com a primer pas per entendre un tema (conjunt de dades) en un sistema d'aprenentatge automàtic. L'agrupació d'exemples sense etiqueta s'anomena agrupació. Com que els exemples no estan etiquetats, la agrupació es basa en aprenentatge automàtic no supervisat.
On s'utilitzen els algorismes d'agrupació i per què?
La agrupació o l'anàlisi de clústers és un aprenentatge no supervisatproblema. Sovint s'utilitza com a una tècnica d'anàlisi de dades per descobrir patrons interessants en dades, com ara grups de clients basats en el seu comportament. Hi ha molts algorismes d'agrupació per triar i cap millor algorisme d'agrupació per a tots els casos.
