Почему кластеризация терпит неудачу - На пути к науке о данных

• Кластеризация - универсальный инструмент для поиска структуры в данных. • Неэффективность проекта кластеризации может быть вызвана плохим пониманием данных, недостаточным вниманием к результату и неудачным выбором инструментов. • Кластеризация может помочь решить конкретные проблемы, такие как сжатие данных и статистические решения. • Алгоритмы кластеризации находят кластеры, если правильно настроены параметры сходства и группировки. • Важно понимать данные и процесс, который генерирует точки данных, чтобы получить значимые кластеры. • Определение сходства является ключевым этапом алгоритма кластеризации. • Выбор алгоритма кластеризации зависит от формы кластеров и структуры данных. • Рекомендуется использовать кластеризацию после глубокого понимания данных и процесса их генерации.

читать материал полностью

repost

195

input message

напишите коммент

Если коротко, то нужно понимать данные 😁

ответить

еще контент в этом сообществе

еще контент в этом соообществе

войдите, чтобы увидеть

и подписаться на интересных профи

в приложении больше возможностей

пока в веб-версии есть не всё — мы вовсю работаем над ней

сетка — cоциальная сеть для нетворкинга от hh.ru

пересекайтесь с теми, кто повлияет на ваш профессиональный путь