クラスタリングは、同じグループ内のデータポイントは、他のグループに比べて、同じグループ内の他のデータポイントに、より類似しているように、グループの数に集団またはデータ点を分割するタスクです。簡単に言うと、目的は、類似した特性を持つグループを分離し、それらをクラスターに割り当てることです。

さらに、クラスタリングとそのタイプは何ですか？クラスタリング手法は、マーケティング、生物医学、地理空間などの分野から収集された多変量データセット内の類似したオブジェクトのグループを識別するために使用されます。これらは、次のようなさまざまなタイプのクラスタリング手法です。パーティショニング手法。階層的クラスタリング。モデルベースのクラスタリング。

同様に、クラスタリングとはどういう意味ですか？

クラスタリングには、類似したオブジェクトをクラスターと呼ばれるセットにグループ化することが含まれます。あるクラスター内のオブジェクトは、別のクラスターの下にグループ化されたオブジェクトと比較すると異なる可能性があります。クラスタリングは、探索的データマイニングの主要なタスクの1つであり、統計データ分析で使用される手法でもあります。

良いクラスタリングとは何ですか？

優れたクラスタリング手法は、次のような高品質のクラスターを生成します。–クラス内（つまり、クラスター内）の類似性が高い。 –クラス間の類似性は低いです。クラスタリング手法の品質は、隠れたパターンの一部またはすべてを検出する能力によっても測定されます。