Clustering maka teknika analis iha dadus neebé uza hodi grupu dadus neebé hanesan, bazeia ba karakterístika sira. Ida nee tipo husi unsupervised machine learning neebé organiza dadus iha cluster sira liu husi label sira neebé iha previamente. Aplicasaun komún sira inklui segmentasaun merkadu, analis rede sosial, no prosesamentu imajen.
K-Means mak algoritmu clustering iha área Data Mining no Machine Learning nebee uza hodi agrupa (cluster) konjuntu dadus nebee hanesan entre sira. Objetivu utama K-Means mak atu partisiona dadus ba k grupu (clusters), hanesan numeru 𝑘 nebee determina tiha ona.
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Hierarchical Clustering mak prosesu atu forma grupu (clusters) husi dadus neebé hanesan entre sira, tanba distância ka semejansa entre pontu sira. Algoritmu nee la presiza define numeru 𝑘 (grupu) antes prosesu komesa, diferente ho K-Means.
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DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) mak algoritmu clustering baseia ba densidade ne’ebé uza iha área Data Mining.
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