Analiza clusterelor
Analiza clusterelor este o metodă de învățare automată utilizată pentru gruparea unor obiecte sau date similare în cluster, astfel încât obiectele din același cluster să fie mai similare între ele decât cele din alte clustere. Această tehnică este utilizată în diverse domenii, precum analiza datelor, recunoașterea modelelor sau procesarea imaginilor.
Există mai multe metode de analiză a clusterelor, printre care se numără:
- Clustering ierarhic: Această metodă implică gruparea obiectelor într-o ierarhie de clustere, în funcție de similaritatea lor. Această ierarhie poate fi reprezentată sub formă de dendrogramă.
- K-means clustering: Această tehnică implică gruparea datelor în k clustere, unde k este un număr specificat în prealabil. Algoritmul începe prin plasarea k centroizi aleatoare și apoi optimizează pozițiile acestora pentru a minimiza variația în cadrul fiecărui cluster.
- Clustering bazat pe densitate: Această metodă implică identificarea regiunilor de densitate ridicată în setul de date și gruparea obiectelor în funcție de aceste regiuni.
Un exemplu simplu de analiză a clusterelor ar fi gruparea unor clienți în funcție de comportamentul lor de cumpărare. Acest lucru ar putea ajuta la identificarea segmentelor de clienți care ar putea fi mai receptivi la anumite oferte sau campanii de marketing.
Pentru mai multe informații despre analiza clusterelor, puteți accesa pagina Wikipedia.