Daftar Isi:

Apa saja persyaratan clustering dalam data mining?
Apa saja persyaratan clustering dalam data mining?

Video: Apa saja persyaratan clustering dalam data mining?

Video: Apa saja persyaratan clustering dalam data mining?
Video: Belajar Data Mining - Konsep Clustering 2024, Desember
Anonim

Persyaratan utama yang harus dipenuhi oleh algoritma pengelompokan adalah:

  • skalabilitas ;
  • berurusan dengan berbagai jenis atribut;
  • menemukan cluster dengan bentuk sewenang-wenang;
  • persyaratan minimal untuk pengetahuan domain untuk menentukan parameter input;
  • kemampuan untuk menangani kebisingan dan outlier;

Selain itu, bagaimana clustering digunakan dalam data mining?

Pengantar. Ini adalah sebuah penambangan data teknik digunakan untuk menempatkan data elemen ke dalam kelompok terkait. Kekelompokan adalah proses partisi data (atau objek) ke dalam kelas yang sama, The data di satu kelas lebih mirip satu sama lain daripada di kelas lain gugus.

Demikian pula, untuk apa pengelompokan digunakan? Kekelompokan adalah metode pembelajaran tanpa pengawasan dan merupakan teknik umum untuk analisis data statistik Digunakan dalam banyak bidang. Dalam Ilmu Data, kita dapat menggunakan kekelompokan analisis untuk mendapatkan beberapa wawasan berharga dari data kami dengan melihat kelompok mana yang menjadi titik data saat kami menerapkan a kekelompokan algoritma.

Hanya saja, mengapa Clustering diperlukan dalam data mining?

Clustering penting dalam data analisis dan penambangan data aplikasi. Ini adalah tugas mengelompokkan satu set objek sehingga objek dalam kelompok yang sama lebih mirip satu sama lain daripada dengan yang ada di kelompok lain ( cluster ). Partisi adalah berbasis centroid kekelompokan ; nilai k-mean diatur.

Apa itu clustering dan jenisnya dalam data mining?

Kekelompokan metode yang digunakan untuk mengidentifikasi kelompok objek serupa dalam multivariat data set dikumpulkan dari bidang-bidang seperti pemasaran, bio-medis dan geo-spasial. Mereka berbeda jenis dari kekelompokan metode, termasuk: Metode partisi. Hirarki kekelompokan . Kusut kekelompokan.

Direkomendasikan: