exemple de cluster dans le monde

Voici un livre blanc sur le même sujet. L`idée du cyber-profilage est dérivée de profils criminels, qui fournissent des informations sur la Division des enquêtes pour classer les types de criminels qui étaient sur la scène de crime. Ensuite, chaque point dans les données est affecté à la valeur centrale à laquelle il est le plus proche. Le traitement initial des documents est nécessaire pour représenter chaque document en tant que vecteur et utilise la fréquence de terme pour identifier les termes couramment utilisés qui aident à classer le document. Voici une liste de dix cas d`utilisation intéressants pour k-moyens. En France, la politique industrielle nationale inclut le soutien à une forme spécifique de pôles d`activité, appelé «pôles de compétitivité», tel que Cap Digital. Il s`agit d`un problème de classification très standard et k-means est un algorithme très approprié à cet effet. Maintenant que nous avons une compréhension de regroupement hiérarchique agglomératif, mettons-le à la pratique en utilisant les mêmes données que nous avons utilisé pour k-moyens: âge (années), moyenne des achats de taille de table (pouces carrés), le nombre d`achats par an, et le montant par achat ( dollars). Le regroupement des données peut fournir des informations sur les catégories d`alertes et le temps moyen de réparation, et aider aux prédictions de défaillance.

L`objectif de l`algorithme k-means est de trouver des groupes dans les données, avec le nombre de groupes représentés par la variable K. Voici un exemple d`implémentation du k-means pour le clustering de documents. Voici un livre blanc sur la façon dont les fournisseurs de télécommunications peuvent regrouper les clients pré-payés pour identifier les modèles en termes d`argent dépensé dans la recharge, l`envoi de SMS, et la navigation sur Internet. Par exemple, dans le cas de Builders Square, le détaillant de l`amélioration de l`habitat ne pouvait rivaliser avec des leaders de l`industrie tels que Home Depot alors qu`il ne pouvait pas matérialiser les mêmes coûts et contrats bas. Dans notre exemple, il ya une baisse massive de l`erreur entre k est égal à 2 et 3, donc nous devrions nous sentir assez confiants qu`il ya au moins 3 clusters. Montrant les résultats de cet algorithme de clustering comme un dendrogramme renforcent la différence structurelle entre cet algorithme et k-means-chacun des points de données sont imbriqués ensemble pour créer des clusters plus grands, contrairement k-moyens, qui crée de nouveaux non-chevauchement clusters chaque itération. Voir l`article original ici. C`était toute la théorie-ensuite, nous allons voir k-moyens dans la pratique. Les grappes sont considérées comme augmentant la productivité avec laquelle les entreprises peuvent concurrencer, à l`échelle nationale et mondiale. Dans les études urbaines, le terme agglomération est utilisé.

Nous nous attendons à ce que les réponses soient étayées par des faits, des références ou des expertises, mais cette question sollicitera probablement des débats, des arguments, des sondages ou des discussions prolongées. Avec la croissance rapide de l`ensemble des industries multimédias, informatiques et de divertissement de Séoul, la Digital Media City, grâce à son agglomération vibrante, a contribué à promouvoir ces industries et entreprises dont le cœur de métier exigeait l`utilisation de l`information, de la communication, et des technologies médiatiques. En utilisant des données historiques passées sur les réclamations frauduleuses, il est possible d`isoler de nouvelles revendications en fonction de sa proximité avec des clusters qui indiquent des modèles frauduleux. Il abrite des entreprises de médias numériques R&D à travers une gamme de types, y compris la création de médias culturels, les technologies des médias numériques, les centres de radiodiffusion numérique, les bureaux de technologie, et les entreprises de divertissement. Les plus grandes différences entre les k-moyens et agglomératif hiérarchisation hiérarchique sont dues à leurs approches de base pour résoudre le problème. Les 400 points d`observation fournis seront regroupés respectivement en 2, 3, 4 et 5 clusters. Supposons que nous ayons des données collectées sur nos ventes récentes que nous essayons de regrouper en personas clients: Age (années), moyenne des achats de taille de table (pouces carrés), le nombre d`achats par an, et le montant par achat (dollars). L`algorithme commence par le choix des points «k» comme valeurs centrales initiales (souvent appelées centroïdes) [1].

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