טכניקת Clustering משמשת ביישומים שונים כגון מחקר שוק ופילוח לקוחות, נתונים ביולוגיים והדמיה רפואית, אשכול תוצאות חיפוש, מנוע המלצות, זיהוי דפוסים, ניתוח רשתות חברתיות, עיבוד תמונה וכו'
למה ניתן להשתמש באשכולות?
Clustering היא שיטת למידת מכונה ללא פיקוח לזיהוי וקיבוץ של נקודות נתונים דומות במערך נתונים גדולים יותר ללא חשש לתוצאה הספציפית. שימוש באשכולות (לפעמים נקראת ניתוח אשכולות) משמש בדרך כלל כדי לסווג נתונים למבנים שקל יותר להבין אותם ולעשות עליהם מניפולציה.
איך משתמשים באשכולות ביישומים?
ניתוח אשכולות נמצא בשימוש נרחב ביישומים רבים כגון מחקר שוק, זיהוי תבניות, ניתוח נתונים ו-עיבוד תמונה. אשכולות יכולים גם לעזור למשווקים לגלות קבוצות שונות בקהל הלקוחות שלהם. … אשכול מסייע גם בסיווג מסמכים באינטרנט לצורך גילוי מידע.
מהי הדוגמה לאשכולות?
גם בלמידת מכונה, לעתים קרובות אנו מקבצים דוגמאות כצעד ראשון להבנת נושא (מערך נתונים) במערכת למידת מכונה. קיבוץ דוגמאות ללא תווית נקרא אשכולות. מכיוון שהדוגמאות אינן מתויגות, אשכול מסתמך על למידת מכונה ללא פיקוח.
היכן משתמשים באלגוריתמים של אשכולות ומדוע?
Clustering או ניתוח אשכולות הם למידה ללא פיקוחבְּעָיָה. הוא משמש לעתים קרובות כ-טכניקת ניתוח נתונים לגילוי דפוסים מעניינים בנתונים, כגון קבוצות של לקוחות על סמך התנהגותם. ישנם אלגוריתמי אשכולות רבים לבחירה ואין אלגוריתם אחד הטוב ביותר לכל המקרים.
