Skip to main content

Analiza skupień

Co to jest analiza skupień?

Analiza skupień jest techniką klasyfikacji statystycznej, w której zbiór obiektów lub punktów o podobnych cechach jest grupowany w klastry. Obejmuje ona szereg różnych algorytmów i metod, z których wszystkie służą do grupowania obiektów o podobnym charakterze w odpowiednie kategorie. Celem jest zorganizowanie obserwowanych danych w sensowne struktury, aby uzyskać dalszy wgląd w sytuację.

Do czego służyła analiza skupień?

Identyfikowanie różnic lub podobieństw pomiędzy grupami obiektów i opisywanie ich w formie graficznej lub algebraicznej w celu lepszego zrozumienia danego obszaru.

Jakie są wyzwania związane z analizą skupień?

[su_list icon=”icon: hand-o-right” icon_color=”#187bc0″ indent=”-5″]
  • Podmiotowość stowarzyszona
  • Trudności w zatwierdzaniu
[/su_list]

Kiedy stosuje się analizy skupień?

Są one szczególnie przydatne do wyszukiwania interesujących spostrzeżeń w danych i wizualizacji informacji.

Przykłady użytecznych zastosowań analizy skupień:

Analiza skupień jest często stosowana do bardzo prostych rzeczy, o których nie wiemy, takich jak znaczące grupy produktów spożywczych w supermarkecie lub grupy ludzi jedzących razem w restauracji.
Inne przykłady:
[su_list icon=”icon: hand-o-right” icon_color=”#187bc0″ indent=”-5″]

  • W marketingu: do segmentacji klientów
  • W sieciach społecznych: Do identyfikacji społeczności

[/su_list]

Ponadto, XML (Extensible Markup Language) może być dla Ciebie ważny. Dowiedz się więcej tutaj:

Do artykułu

FAQ:

Co oznacza termin analiza skupień?

Analiza skupień, lub klasteryzacja, jest zadaniem polegającym na grupowaniu zbioru obiektów w taki sposób, aby obiekty w tej samej grupie (zwanej klastrem) były bardziej podobne (w pewnym sensie) do siebie niż obiekty w innych grupach (klastrach). ... Klasteryzacja może być zatem sformułowana jako problem optymalizacyjny z wieloma celami.

Dlaczego stosujemy analizę skupień?


Masz jeszcze jakieś pytania?

Prosimy o kontakt z nami


Dalsze treści