Klasterlashning qaysi turi katta ma'lumotlar bilan ishlay oladi?
Klasterlashning qaysi turi katta ma'lumotlar bilan ishlay oladi?

Video: Klasterlashning qaysi turi katta ma'lumotlar bilan ishlay oladi?

Video: Klasterlashning qaysi turi katta ma'lumotlar bilan ishlay oladi?
Video: КУРИЦА И УТКА В ГЛИНЕ. SUB ENG, FR, ESP, IT, 中文 2024, Noyabr
Anonim

Ierarxik klasterlash qila olmaydi katta ma'lumotlar bilan ishlash yaxshi, lekin K degani klasterlash mumkin. Buning sababi shundaki, K o'rtacha vaqt murakkabligi chiziqli, ya'ni O(n), ierarxik bo'lsa. klasterlash kvadratik, ya'ni O(n2).

Bunga kelsak, katta ma'lumotlarda klasterlash nima?

Klasterlash ni guruhlashni o'z ichiga olgan Machine Learning texnikasi ma'lumotlar ball. To'plami berilgan ma'lumotlar ball, biz a foydalanishimiz mumkin klasterlash har birini tasniflash uchun algoritm ma'lumotlar ma'lum bir guruhga ishora qiling.

Xuddi shunday, klasterlash nima va uning turlari? Klasterlash usullar marketing, bio-tibbiyot va geo-fazoviy kabi sohalardan to'plangan ko'p o'zgaruvchan ma'lumotlar to'plamidagi o'xshash ob'ektlar guruhlarini aniqlash uchun ishlatiladi. Ular boshqacha turlari ning klasterlash usullari, shu jumladan: Bo'lish usullari. Ierarxik klasterlash . Modelga asoslangan klasterlash.

Bundan tashqari, juda katta ma'lumotlar to'plamlari uchun qaysi turdagi klasterlash algoritmi yaxshiroq ekanligini bilish uchun?

K - degani eng ko'p ishlatiladigan biri hisoblanadi klasterlash usullari va K - degani MapReduce asosidagi ilg'or yechim sifatida qabul qilinadi juda katta ma'lumotlar to'plamini klasterlash . Biroq, bajarilish vaqti ko'payganida iteratsiyalar sonining ko'payishi tufayli hali ham to'siq bo'lib qolmoqda. ma'lumotlar to'plami hajmi va soni klasterlar.

Klasterlash nima uchun ishlatiladi?

Klasterlash nazoratsiz o'rganish usuli bo'lib, statistik ma'lumotlarni tahlil qilishning keng tarqalgan usuli hisoblanadi da ishlatilgan ko'p maydonlar. Data Science sohasida biz foydalanishimiz mumkin klasterlash maʼlumotlarimizni qoʻllaganimizda maʼlumotlar nuqtalari qaysi guruhlarga toʻgʻri kelishini koʻrish orqali maʼlumotlarimizdan qimmatli tushunchalarni olish uchun tahlil qilish. klasterlash algoritm.

Tavsiya: