Prehľadávať všetok obsah označený Clustering
K-Means zhlukovanie je populárny algoritmus neřízeného strojového učenia na rozdelenie dátových súborov do vopred stanoveného počtu odlišných, neprekrývajúcich sa zhlukov minimalizovaním súčtu štvorcov vzdialeností medzi dátovými bodmi a ich centroidmi zhluku.
Klasifikácia do zhlukov je nesupervidovaná technika strojového učenia, ktorá zoskupuje podobné dátové body a umožňuje prieskumnú analýzu dát bez označených údajov. Zistite viac o typoch, aplikáciách a o tom, ako embedding modely zlepšujú klasifikáciu do zhlukov.
Nesupervidované učenie je odvetvie strojového učenia zamerané na hľadanie vzorov, štruktúr a vzťahov v neoznačených dátach, čo umožňuje úlohy ako zhlukovanie, redukciu dimenzií a učenie asociačných pravidiel pre aplikácie ako segmentácia zákazníkov, detekcia anomálií a odporúčacie systémy.
Nesupervidované učenie je technika strojového učenia, ktorá trénuje algoritmy na neoznačených dátach s cieľom objaviť skryté vzory, štruktúry a vzťahy. Medzi bežné metódy patrí zhlukovanie, asociácia a redukcia dimenzií, pričom využitie nachádza v segmentácii zákazníkov, detekcii anomálií a analýze nákupných košíkov.
