클러스터링 및 분류 알고리즘의 목적은 데이터 과학에서의 클러스터링 및 분류 - 더미

클러스터링 및 분류 알고리즘의 목적은 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 큰 세트를 이해하고 추출하는 것입니다. 방대한 양의 비정형 데이터로 작업하는 경우 데이터를 분석하기 전에 데이터를 일종의 논리적 그룹으로 분할하는 것이 좋습니다.

클러스터링 및 분류 기능을 사용하면 데이터를 한 눈에 볼 수 있고, 견본을 바탕으로 논리적 구조를 형성하여 견과류 분석에 대해 깊이 파고들 수 있습니다.

클러스터 는 유사한 속성을 공유하는 데이터 요소 집합이며 클러스터링 알고리즘 은 이러한 데이터 요소를 다른 그룹으로 그룹화하는 메서드입니다 클러스터의 유사점을 기반으로합니다. 의학 분야에서 질병 분류에 사용되는 클러스터링 알고리즘을 보게 될 것입니다. 그러나 마케팅 연구에서 고객 분류 및 환경 공학에서 환경 건강 위험 평가에 사용되는 알고리즘을 볼 수 있습니다.

데이터 집합을 어떻게 나누는 지에 따라 여러 가지 클러스터링 방법이 있습니다. 클러스터링 알고리즘의 두 가지 주요 유형은

Hierarchical:

• 알고리즘으로 각기 고유 한 계층 적 레벨의 중첩 된 클러스터 세트를 작성합니다. 파티션:

• 알고리즘은 단 하나의 클러스터 집합을 만듭니다. 계층 적 클러스터링 알고리즘은 데이터 집합의 데이터 요소 사이의 이격 거리를 이미 알고있는 경우에만 사용할 수 있습니다. 이 장에서 설명하는 k- 가장 가까운 이웃 알고리즘은 클러스터링 알고리즘의 계층 적 클래스에 속합니다.

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분류에 대해 들어봤을 수도 있고 분류가 클러스터링과 동일하다고 생각할 수도 있습니다. 많은 사람들이하지만, 그렇지 않습니다. 분류 작업을 시작하기 전에 데이터를 그룹화 할 클래스 수를 이미 알고 있고 각 데이터 요소를 할당 할 클래스를 이미 알고있는 것입니다. 분류시, 학습 된 데이터 세트의 데이터에 라벨이 지정됩니다.

클러스터링 알고리즘을 사용하면 데이터에 적합한 클러스터 수에 대한 사전 정의 된 개념이 없으며 가장 적합한 방식으로 클러스터링 알고리즘을 사용하여 데이터를 정렬하고 클러스터링합니다. 클러스터링 기술을 사용하면 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 학습하게됩니다.

분류의 특성을보다 잘 설명하기 위해 Twitter와 해시 태그 시스템을 살펴보십시오.스타 벅스에서 온 아이스 카라멜 라떼가 전세계에서 좋아하는 음료를 마셨다 고 가정 해보십시오. 당신은 당신의 사진을 가지고 그것에 대해 트윗하기로 결정한 술을 마셔서 매우 기쁩니다. 그리고 "이것은 최고의 라테입니다! #StarbucksRocks. "음, 당연히 짹짹이 #StarbucksRocks 스트림으로 들어가고 #StarbucksRocks라고 표시된 다른 모든 트윗과 함께 분류되도록 짹짹에"#StarbucksRocks "를 포함하십시오. 트위터에서 해시 태그 레이블을 사용하면 트위터에 사용자의 데이터를 알아볼 수 있고 접근 가능한 그룹 또는

클러스터 로 분류하는 방법을 알 수 있습니다.