Клъстерният анализ е неконтролиран учебен проблем, при който са събрани хомогенни клъстери от записи, за да се получи представа за данните. С други думи, ние разделяме всички данни на множество групи въз основа на моделите в набора от данни. При клъстерирането не е нужно да предвиждаме целта. Свойства на клъстерите - 1. Всички точки от данни в клъстер трябва да са подобни. 2. Точките от данни от клъстерите трябва да са възможно най-различни. Приложения — Клъстерният анализ..

K-означава клъстерирането е един от най-простите и популярни алгоритми за машинно обучение без надзор. Учене без надзор Неконтролираното обучение е техника за машинно обучение, при която няма етикети за данните за обучение. Алгоритъмът за машинно обучение се опитва да научи основните модели или разпределения, които управляват данните. Клъстеризиране Групирането е една от най-разпространените техники за проучвателен анализ на данни, използвани за получаване на..