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Algoritmo de agrupamiento ampliamente utilizado en minería de datos. En los negocios, la agrupación puede ayudar a los analistas de mercado básicamente a descubrir diferentes grupos de clientes de la base de clientes y a caracterizar diferentes grupos de consumidores con diferentes patrones de compra. En biología, la agrupación se puede utilizar para ayudar en la derivación de especies de plantas y animales, clasificaciones de genes y proteínas para comprender la estructura fija de las poblaciones. La agrupación desempeña un papel en la clasificación de las casas de una ciudad según su tipo, valor y ubicación en la identificación de datos de observación de la Tierra en áreas similares. La agrupación en clústeres también se puede utilizar para clasificar documentos en la web para encontrar información útil. El análisis de conglomerados se puede utilizar como una herramienta independiente para obtener la distribución de datos, observar las características de cada conglomerado y analizar más a fondo ciertos nodos específicos. Además, la agrupación en clústeres puede servir como paso de preprocesamiento de otras formas.

El desarrollo de la agrupación de datos está en auge, con contribuciones en campos como la minería de datos, la estadística, el aprendizaje automático, la tecnología de bases de datos espaciales, la biología y el marketing. Hoy en día, el análisis de clusters de datos se ha convertido en un tema de investigación muy activo. El desarrollo de la agrupación de datos está en auge, con contribuciones en campos como la minería de datos, la estadística, el aprendizaje automático, la tecnología de bases de datos espaciales, la biología y el marketing. Hoy en día, el análisis de clusters de datos se ha convertido en un tema de investigación muy activo.

El análisis de conglomerados, como rama de la estadística, ha sido ampliamente estudiado durante varios años, centrándose principalmente en el análisis de conglomerados basado en la distancia. Se han agregado herramientas de análisis de conglomerados basadas en k-medias (k-media), k-medoides (k-centro) y otras herramientas de análisis de conglomerados a muchos software de análisis estadístico, como S-Plus, SPSS, SAS, etc. El análisis de conglomerados, como rama de la estadística, ha sido ampliamente estudiado durante varios años, centrándose principalmente en el análisis de conglomerados basado en la distancia. Se han agregado herramientas de análisis de conglomerados basadas en k-medias (k-media), k-medoides (k-centro) y otras herramientas de análisis de conglomerados a muchos software de análisis estadístico, como S-Plus, SPSS, SAS, etc.

En el campo del aprendizaje automático, el análisis de conglomerados es un caso de aprendizaje no supervisado. Y la clasificación de diferentes grupos no se basa en clases y símbolos predefinidos de prácticas de formación. Por lo tanto, el análisis de conglomerados es una observación del aprendizaje más que un aprendizaje basado en muestras. En el campo del aprendizaje automático, el análisis de conglomerados es un ejemplo de aprendizaje no supervisado. Y la clasificación de diferentes grupos no se basa en clases y símbolos predefinidos de prácticas de formación. Por lo tanto, el análisis de conglomerados es un aprendizaje observacional más que un aprendizaje basado en muestras.

En el campo de la minería de datos, el trabajo de investigación se ha centrado en métodos de búsqueda y análisis de conglomerados eficaces y prácticos para grandes bases de datos.

Un tema de investigación activo se centra en la escalabilidad de los métodos de agrupamiento, la eficacia de los métodos de agrupamiento para datos de formas y tipos complejos frente a técnicas de análisis de conglomerados de alta dimensión y los métodos de agrupamiento para la clasificación de grandes bases de datos y datos numéricos mixtos. Cuando método. Un tema de investigación activo se centra en la escalabilidad de los métodos de agrupamiento, la eficacia de los métodos de agrupamiento para datos de formas y tipos complejos frente a técnicas de análisis de conglomerados de alta dimensión y los métodos de agrupamiento para la clasificación de grandes bases de datos y datos numéricos mixtos.

Conceptos básicos de agrupación de palabras clave, aplicaciones de análisis de agrupaciones, clasificación y métodos de agrupación, centrándose en la comparación de algoritmos de agrupación comunes. Palabras clave: Conceptos básicos de agrupación, aplicaciones del análisis de agrupaciones, clasificación y métodos de agrupación, centrándose en la comparación de algoritmos de agrupación comunes.