Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Clustering
Klasteryzacja to nienadzorowana technika uczenia maszynowego, która grupuje podobne punkty danych, umożliwiając eksploracyjną analizę danych bez potrzeby etykietowania. Poznaj rodzaje, zastosowania oraz to, jak modele osadzające usprawniają klasteryzację.
Klastrowanie metodą K-średnich to popularny algorytm uczenia maszynowego bez nadzoru, służący do podziału zbiorów danych na z góry określoną liczbę odrębnych, niepokrywających się klastrów poprzez minimalizowanie sumy kwadratów odległości pomiędzy punktami danych a centroidami ich klastrów.
Uczenie nienadzorowane to gałąź uczenia maszynowego koncentrująca się na odnajdywaniu wzorców, struktur i zależności w nieoznakowanych danych, umożliwiająca zadania takie jak grupowanie, redukcja wymiarów czy reguły asocjacyjne dla zastosowań takich jak segmentacja klientów, wykrywanie anomalii i systemy rekomendacji.
Uczenie nienadzorowane to technika uczenia maszynowego, która trenuje algorytmy na nieoznaczonych danych w celu odkrywania ukrytych wzorców, struktur i relacji. Do najczęstszych metod należą klasteryzacja, asocjacja oraz redukcja wymiarowości, a zastosowania obejmują segmentację klientów, wykrywanie anomalii i analizę koszyka zakupowego.
