Клъстерен анализ: Разлика между версии
Изтрито е съдържание Добавено е съдържание
Нова страница: „File:OPTICS-Gaussian-data.svg|right|thumb|Пример за клъстерен анализ с алгоритъма OPTICS за откриване клъсте...“ |
м вижте също |
||
Ред 6:
В този смисъл клъстерният анализ е итеративен процес по извличане на знания от данни, който включва [[Метод на проба-грешка|проби и грешки]]. Често е необходимо да се модифицират параметрите на модела и данните да се подлагат на предварителна обработка дотогава докато полученият резултат от анализа не постигне желаните качества. Съществуват над 100 публикувани алгоритъма за клъстеризация. Не може да се посочи един обективно "правилен" алгоритъм, тъй като качеството на резултата от клъстеризацията зависи в голяма степен от преценката на изследователя и конкретните му нужди и цели – особеност, афористично изразена като "клъстеризацията е в очите на гледащия" ("clustering is in the eye of the beholder").<ref name="vec" />
Сред областите, в които клъстерният анализ намира приложение, са: медицина (медицинска образна диагностика), финанси, маркетинговите проучвания (пазарна сегментация, продуктово позициониране, разработка на нови продукти, определяне на тестови пазари), компютърна лингвистика ([[Клъстеризация на резултатите от търсене|групиране на резултати при търсене по ключови думи]]), анализ на социални мрежи, криминалистика, математическа химия ([[in silico]] методи във фармацевтиката), климатология, и много други.
== Вижте също ==
* [[Клъстер (пояснение)]]
== Източници ==
| |||