Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Przegląd technik grupowania danych i obszary zastosowań

Tytuł:
Przegląd technik grupowania danych i obszary zastosowań
Autorzy:
Sala, Karolina
Tematy:
cluster analysis
hierarchical clustering
k-means
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Studiów Międzynarodowych i Edukacji Humanum
Język:
polski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Źródło:
Społeczeństwo i Edukacja. Międzynarodowe Studia Humanistyczne; 2017, 2(25); 141-145
1898-0171
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The paper presents an overview of various clustering techniques used in data mining. Clustering is an unsupervised learning problem that is used to identify groups in a set of unlabeled data. Data is grouped by probability so that objects of the same group / cluster have similar properties / characteristics [1]. This article aims at exploring and comparing different clustering algorithms. Grouping is used in many areas, including machine learning, pattern recognition, image analysis, information retrieval.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies

Prześlij opinię

Twoje opinie są dla nas bardzo ważne i mogą być niezwykle pomocne w pokazaniu nam, gdzie możemy dokonać ulepszeń. Bylibyśmy bardzo wdzięczni za poświęcenie kilku chwil na wypełnienie krótkiego formularza.

Formularz