Analisis kluster ialah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengumpulkan titik data dengan ciri yang serupa. Kaedah analisis kelompok biasa termasuk: K-Means, pengelompokan hierarki, pengelompokan anjakan min, kaedah Ward, DBSCAN, OPTIK dan pengelompokan spektrum.
Kaedah Analisis Kluster
Analisis Kluster ialah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengumpulkan titik data ke dalam kelompok yang mempunyai ciri yang serupa. Berikut ialah kaedah analisis kelompok yang biasa digunakan:
1. K-Means
K-Means ialah algoritma pengelompokan berasaskan partition yang memperuntukkan titik data kepada k kelompok yang ditakrifkan terlebih dahulu. Algoritma secara berulang memberikan titik data kepada pusat kluster terdekat dan kemudian mengemas kini pusat kluster sehingga algoritma menumpu.
2. Pengelompokan hierarki
Pengelompokan hierarki membina pengelompokan hierarki dengan menggabungkan atau memisahkan titik data secara beransur-ansur. Ia menghasilkan gambar rajah yang dipanggil dendrogram yang menunjukkan hubungan hierarki kelompok.
3. Pengkelompokan Anjakan Min
Pengkelompokan Anjakan Min ialah algoritma pengelompokan berasaskan jarak yang menentukan kelompok dengan mengira jarak setiap titik data daripada semua titik data lain. Ia membina kluster dengan menggabungkan titik data terdekat secara berulang.
4. Kaedah Ward
Kaedah Ward ialah algoritma pengelompokan berasaskan varians yang menentukan kelompok dengan meminimumkan varians data dalam kelompok. Ia membina kluster dengan menggabungkan titik data secara berulang dengan varians minimum.
5. DBSCAN
DBSCAN ialah algoritma pengelompokan berasaskan ketumpatan yang mengenal pasti kawasan berketumpatan tinggi dalam ruang data sebagai kelompok. Ia menentukan pengelompokan dengan menyatakan bilangan minimum (epsilon) dan jejari (minPts) titik data bersebelahan.
6. OPTIK
OPTIK ialah lanjutan DBSCAN, yang memberikan pandangan hierarki struktur pengelompokan. Ia menjana graf kebolehcapaian dengan mengira jarak kebolehcapaian setiap titik data ke semua titik data lain.
7. Pengelompokan spektral
Pengelompokan spektral ialah algoritma yang menggunakan teknik teori graf untuk pengelompokan. Ia berfungsi dengan mewakili data sebagai graf dan kemudian menggunakan vektor eigen graf untuk menentukan kelompok.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah kaedah analisis kelompok?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!