هدف از خوشه بندی در یادگیری ماشین چیست؟
خوشه بندی یک تکنیک یادگیری ماشین غیر نظارت شده است که به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرد و شامل گروه بندی نقاط داده مشابه به خوشه ها بر اساس ویژگی ها، ویژگی ها یا روابط آنها است. هدف از خوشه بندی شناسایی الگوهای اساسی، روند و ساختار در یک مجموعه داده نامعلومه است. برای کشف بینش و کشف روابط پنهان در داده ها استفاده می شود. خوشه بندی به بخش بندی داده ها به گروه های معنی دار برای تجزیه و تحلیل بیشتر، فشرده سازی داده ها و پیش پردازش داده ها کمک می کند. خوشه بندی اغلب برای تجزیه و تحلیل اکتشافی، بخش بندی مشتری، پردازش تصویر، تشخیص ناهنجاری و سازماندهی داده ها برای بازیابی و تجزیه و تحلیل آسان تر استفاده می شود.