Клъстерирането е алгоритъм за машинно обучение, използван за групиране на точки от данни, които показват подобни характеристики. Това включва разделяне на набор от точки от данни на групи, известни като клъстери, въз основа на прилики, които се определят от техните характеристики, като разстояние, форма или плътност. Целта на клъстерирането е да се идентифицират модели и структура в рамките на данните и да се групират подобни точки от данни заедно за по-нататъшен анализ или вземане на решения. Клъстерирането обикновено се използва при анализ на данни, обработка на изображения и обработка на естествен език, наред с други области.
Дата на публикуване: