Định nghĩa Clustering là gì?
Clustering là Clustering. Đây là nghĩa tiếng Việt của thuật ngữ Clustering - một thuật ngữ thuộc nhóm Technology Terms - Công nghệ thông tin.
Độ phổ biến(Factor rating): 5/10
Clustering liên quan đến nhóm của đối tượng tương tự thành một tập gọi là cluster. Objects trong một cụm có thể sẽ khác nhau khi so sánh với đối tượng được nhóm lại theo một cụm. Clustering là một trong những chính nhiệm vụ trong khai thác dữ liệu thăm dò và cũng là một kỹ thuật được sử dụng trong phân tích số liệu thống kê. Trong khi phân nhóm không phải là một thuật toán cụ thể, đó là một nhiệm vụ chung mà lon được giải quyết bằng phương tiện của một số thuật toán. Một số các phân nhóm phổ biến phương pháp được sử dụng bao gồm phân cấp, phân vùng, mật độ dựa trên và dựa trên mô hình.
Xem thêm: Thuật ngữ công nghệ A-Z
Giải thích ý nghĩa
Clustering là hành vi tạo ra các cụm khác nhau mà có tất cả các đối tượng thuộc tập dữ liệu. Hơn nữa, phân nhóm có thể phân biệt thành phân nhóm cứng và mềm. Theo phân nhóm cứng, một đối tượng hoặc thuộc về một cụm hoặc nó không. Tuy nhiên, với clustering mềm (clustering mờ) một đối tượng có thể thuộc về nhiều cụm. Mục đích cuối cùng của phân nhóm là bản chất nhóm chưa gán nhãn dữ liệu. Nó tìm thấy ứng dụng trong nghiên cứu thị trường, nhận dạng mẫu, khai thác dữ liệu và phân tích, nén dữ liệu, nhận dạng hình ảnh và nhiều hơn nữa.
What is the Clustering? - Definition
Clustering involves the grouping of similar objects into a set known as cluster. Objects in one cluster are likely to be different when compared to objects grouped under another cluster. Clustering is one of the main tasks in exploratory data mining and is also a technique used in statistical data analysis. While clustering is not one specific algorithm, it is a general task that can be solved by means of several algorithms. Some of the popular clustering methods that are used include hierarchical, partitioning, density-based and model-based.
Understanding the Clustering
Clustering is the act of creating various clusters that have all objects under the data set. Further, clustering can be distinguished into hard and soft clustering. Under hard clustering, an object either belongs to a cluster or it does not. However, with soft clustering (fuzzy clustering) an object can belong to many clusters. The ultimate aim of clustering is to intrinsically group unlabeled data. It finds applications in market research, pattern recognition, data mining and analysis, data compression, image recognition and more.
Thuật ngữ liên quan
- Data
- Data Mining
- Algorithm
- Unsupervised Learning
- Analytics
- Backsourcing
- Cloud Provider
- Data Mart
- Retrosourcing
- Cloud Portability
Source: Clustering là gì? Technology Dictionary - Filegi - Techtopedia - Techterm