Analisis kluster ialah kaedah mengenal pasti corak yang wujud dalam data dengan mengumpulkannya ke dalam kelompok yang serupa. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Tentukan ukuran persamaan; 2. Mulakan kelompok; Algoritma pengelompokan termasuk k-means, hierarki dan pengelompokan berasaskan kepadatan. Kelebihan termasuk penerokaan data, pembahagian pasaran dan pengesanan anomali, manakala had termasuk pergantungan pada langkah jarak, cabaran dalam menentukan bilangan kelompok dan kepekaan terhadap keadaan permulaan.
Analisis Kluster
Analisis Kluster ialah kaedah mengumpulkan titik data ke dalam subset serupa yang dipanggil kluster. Tujuannya adalah untuk mengenal pasti struktur dan corak yang wujud dalam data, menjadikannya lebih mudah untuk memahami dan menganalisis.
Cara analisis kelompok berfungsi
Analisis kelompok dilakukan dengan langkah-langkah berikut:
- Tentukan jarak atau ukuran persamaan: Ini mentakrifkan tahap persamaan atau jarak antara titik data.
- Memulakan kluster: Pilih pusat kluster awal atau tetapkan titik kepada kluster awal.
- Penugasan berulang: Tugaskan setiap titik data ke pusat kluster yang paling hampir sama, menggunakan ukuran jarak atau persamaan.
- Kemas kini pusat kluster: Kira semula titik tengah setiap kluster, mewakili kedudukan purata titik data dalam kluster.
- Ulang langkah 3 dan 4: sehingga pusat kluster tidak lagi berubah atau mencapai keadaan yang telah ditetapkan (seperti bilangan lelaran atau ambang ralat). .
Penghimpunan Hierarki: Hasilkan kelompok dalam hierarki di mana subkelompok bersarang dalam kelompok yang lebih besar.
Kluster berasaskan ketumpatan:
Kenal pasti kawasan dengan ketumpatan titik data yang lebih tinggi dan kumpulkannya ke dalam kelompok.- Kelebihan analisis kelompok
- Penerokaan data: Kenal pasti struktur dan corak data.
- Segmentasi Pasaran: Bahagikan pelanggan atau produk ke dalam kumpulan yang serupa. Pengesanan Anomali: Kenal pasti titik data luar biasa yang berbeza daripada majoriti data.
Keterbatasan analisis kelompok
- Hasilnya bergantung pada jarak atau ukuran persamaan.
- Menentukan bilangan kluster yang sesuai boleh menjadi mencabar.
- Hasil pengelompokan mungkin bergantung pada keadaan permulaan.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah maksud analisis kluster?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
