Ang mga lustering algorithm ay malawakang ginagamit sa pagsusuri ng datos sa mga katulad na puntong datos ng grupo. Gayunpaman, may mga karaniwang maling palagay na maaaring humantong sa mga maling interpretasyon at resulta.Ang pag-unawa sa mga maling palagay na ito at kung paano i-redirect ang mga ito ay mahalaga para sa epektibong pagkokokodigo.
Maling Palagay 1: Nasumpungan ng Pagpupulong ang "Tunay " na mga Grupo
Marami ang naniniwala na ang mga kumpol ng algorithm ay nagsisiwalat ng tiyak na mga grupo sa loob ng data. Sa katunayan, ang pagkukumpol ay isang kasangkapan na nagpapakilala ng mga padron batay sa espesipikong mga batayan. Ang mga resulta ay depende sa algorithm na ginagamit at sa mga parametro na itinakda ng gumagamit.
Maling Palagay 2: Mahalaga Rin ang Lahat ng Kluster
Ipinapalagay ng ilan na ang lahat ng kumpol na nakikilala ay pare - parehong makabuluhan.
Maling Palagay 3: Ang Pag - aaral ng Kolusteryo ay Mahusay sa Lahat ng Uri ng Data
Ang mga numerikal na algorithm ay kadalasang hindi mahusay na nagsasagawa sa ilang mga uri ng datos o mataas na-dimensiyonal na datos. ang preprocessing, tulad ng dimensiyonalidad na pagbabawas o normalisasyon, ay maaaring mapahusay ang pagiging epektibo ng mga pamamaraang pagkokokompyuter.
Pinakamabuting mga Gawain Para sa Mabisang Pagpupuslit
- Piliin ang angkop na algorithm para sa iyong datos.
- Bago ang pagproseso ng datos upang mapabuti ang mga resulta ng pagkukumpol.
- Ang mga kumpol ng pleate na gumagamit ng mga metrikong tulad ng sorcade score.
- Magtakda ng mga kumpol ng ilaw sa konteksto ng iyong nasasakupan.