目次:
定義-クラスター分析とはどういう意味ですか？
クラスター分析は、類似した特性を持つオブジェクトまたはポイントのセットをクラスターにグループ化する統計的分類手法です。 これには、類似した種類のオブジェクトをそれぞれのカテゴリにグループ化するために使用される多くの異なるアルゴリズムとメソッドが含まれます。 クラスター分析の目的は、観測データを意味のある構造に整理して、それらからさらに洞察を得ることにあります。Techopediaによるクラスター分析の説明
クラスター分析は、異なるオブジェクトを意味のあるグループに分類することを目的とした探索的データ分析のツールと見なすことができます。これらのオブジェクトは、同じグループに属する場合は最大、最大の場合は最小になります。彼らはしない。 クラスター分析を使用して、この関係が何であるかを説明または解釈する必要なく、データ内の隠された構造または関係を発見します。 本質的に、クラスター分析は、それらの構造または関係が存在する理由を説明せずに、データで見つかった構造を検出するためにのみ使用されます。
クラスター分析は、食料品店での食品のグループ分けや、レストランで一緒に食事をする人々のグループなど、知らないうちに非常に単純なものに適用されることがよくあります。 食料品店では、食品は飲料、肉、農産物などの種類に応じてグループ化されます。 すでに、これらのグループ化に関するパターンを引き出すことができます。
