डेटा माइनिंग में क्लस्टरिंग की क्या आवश्यकताएं हैं?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-18 08:24

क्लस्टरिंग एल्गोरिथम को जिन मुख्य आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए वे हैं:

• scalability ;
• विभिन्न प्रकार की विशेषताओं से निपटना;
• मनमाना आकार वाले समूहों की खोज करना;
• इनपुट पैरामीटर निर्धारित करने के लिए डोमेन ज्ञान के लिए न्यूनतम आवश्यकताएं;
• शोर और बाहरी कारकों से निपटने की क्षमता;

इसके अलावा, डेटा माइनिंग में क्लस्टरिंग का उपयोग कैसे किया जाता है?

परिचय। यह है एक डेटा खनन तकनीक उपयोग किया गया जगह देने के लिए आंकड़े तत्वों को उनके संबंधित समूहों में क्लस्टरिंग विभाजन की प्रक्रिया है आंकड़े (या वस्तुओं) एक ही वर्ग में, The आंकड़े एक वर्ग में दूसरे की तुलना में एक दूसरे के समान अधिक है समूह.

इसी तरह, क्लस्टरिंग का उपयोग किस लिए किया जाता है? क्लस्टरिंग अनुपयोगी सीखने की एक विधि है और सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण के लिए एक सामान्य तकनीक है में इस्तेमाल किया कई क्षेत्र। डेटा साइंस में, हम उपयोग कर सकते हैं क्लस्टरिंग विश्लेषण हमारे डेटा से कुछ मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए यह देखकर कि डेटा बिंदु किस समूह में आते हैं जब हम लागू करते हैं a क्लस्टरिंग कलन विधि।

बस इतना ही, डेटा माइनिंग में क्लस्टरिंग की आवश्यकता क्यों है?

डेटा में क्लस्टरिंग महत्वपूर्ण है विश्लेषण और डेटा खनन अनुप्रयोग। यह वस्तुओं के एक समूह को समूहीकृत करने का कार्य है ताकि एक ही समूह की वस्तुएं अन्य समूहों की तुलना में एक दूसरे के समान हों ( समूहों ) विभाजन केन्द्रक आधारित है क्लस्टरिंग ; k- माध्य का मान सेट है।

डेटा माइनिंग में क्लस्टरिंग और इसके प्रकार क्या हैं?

क्लस्टरिंग बहुभिन्नरूपी में समान वस्तुओं के समूहों की पहचान करने के लिए विधियों का उपयोग किया जाता है आंकड़े विपणन, जैव-चिकित्सा और भू-स्थानिक जैसे क्षेत्रों से एकत्र किए गए सेट। वे भिन्न हैं प्रकार का क्लस्टरिंग विधियाँ, जिनमें शामिल हैं: विभाजन विधियाँ। श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग . फजी क्लस्टरिंग.