Mengapa kita mengelompokkan data?
Mengapa kita mengelompokkan data?

Video: Mengapa kita mengelompokkan data?

Video: Mengapa kita mengelompokkan data?
Video: Cara Mengelompokan Data di Excel Pake Pivot Tabel 2024, November
Anonim

Pengelompokan adalah penting dalam data analisis dan data aplikasi pertambangan. Dia adalah tugas mengelompokkan sekumpulan objek sehingga objek-objek dalam kelompok yang sama lebih mirip satu sama lain daripada objek-objek dalam kelompok lain ( cluster ).

Dalam hal ini, apa tujuan dari pengelompokan data?

Kekelompokan adalah tugas membagi populasi atau data menunjuk ke dalam sejumlah kelompok sedemikian rupa sehingga data poin dalam kelompok yang sama lebih mirip dengan yang lain data poin di grup yang sama daripada poin di grup lain. Dengan kata sederhana, tujuan adalah untuk memisahkan kelompok-kelompok dengan sifat-sifat yang sama dan menugaskannya ke dalam cluster.

Juga, di mana clustering digunakan? Kekelompokan adalah digunakan dalam segmentasi pasar; di mana kami mencoba mendenda pelanggan yang mirip satu sama lain baik dalam hal perilaku atau atribut, segmentasi/kompresi gambar; di mana kami mencoba mengelompokkan wilayah yang serupa, dokumen kekelompokan berdasarkan topik, dll.

Yang juga perlu diketahui adalah, apa tujuan dari analisis klaster?

NS tujuan analisis klaster adalah untuk menempatkan objek ke dalam kelompok, atau cluster , disarankan oleh data, tidak didefinisikan secara apriori, sehingga objek dalam suatu gugus cenderung mirip satu sama lain dalam beberapa hal, dan objek dalam perbedaan cluster cenderung tidak serupa.

Apa itu clustering dan jenis-jenisnya?

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

Direkomendasikan: