تُستخدم تقنية التجميع في العديد من التطبيقات مثلأبحاث السوق وتجزئة العملاء، والبيانات البيولوجية والتصوير الطبي ، وتجميع نتائج البحث ، ومحرك التوصية ، والتعرف على الأنماط ، وتحليل الشبكات الاجتماعية ، معالجة الصور ، إلخ.
ما الذي يمكن استخدام المجموعات من أجله؟
التجميع هو طريقة تعلم آلي غير خاضعة للإشراف لتحديد نقاط البيانات المتشابهة وتجميعها في مجموعات بيانات أكبر دون القلق بشأن النتيجة المحددة. عادةً ما يتم استخدام التجميع (يسمى أحيانًا تحليل الكتلة)لتصنيف البيانات إلى هياكل يسهل فهمها والتلاعب بها.
كيف يتم استخدام المجموعات في التطبيقات؟
تحليل المجموعات يستخدم على نطاق واسع في العديد من التطبيقات مثل أبحاث السوق ، والتعرف على الأنماط ، وتحليل البيانات ، ومعالجة الصور. يمكن أن يساعد التجميع أيضًا المسوقين على اكتشاف مجموعات متميزة في قاعدة عملائهم. … يساعد التجميع أيضًا في تصنيف المستندات على الويب لاكتشاف المعلومات.
ما هو مثال التجميع؟
في التعلم الآلي أيضًا ، غالبًا ما نقوم بتجميع الأمثلة كخطوة أولى لفهم موضوع (مجموعة بيانات) في نظام التعلم الآلي. يسمى تجميع الأمثلة غير المسماة التجميع. نظرًا لأن الأمثلة غير مسماة ، يعتمد التجميع علىالتعلم الآلي غير الخاضع للإشراف.
أين يتم استخدام خوارزميات التجميع ولماذا؟
التحليل العنقودي هو تعلم غير خاضع للإشرافمشكلة. غالبًا ما يتم استخدامه كـأسلوب لتحليل البيانات لاكتشاف أنماط مثيرة للاهتمام في البيانات، مثل مجموعات العملاء بناءً على سلوكهم. هناك العديد من خوارزميات التجميع للاختيار من بينها ولا توجد خوارزمية تجميع أفضل واحدة لجميع الحالات.
