Jaki jest cel grupowania w uczeniu maszynowym?
Celem klastrowania w oczeniu maszynowym jest podzielenie dużego zbioru danych na mniejsze podzbiory, gdzie każdy podzbiór zawiera podobne punkty danych. Algorytmy klastrowania wykorzystują metody statystyczne do grupowania punktów danych na podstawie podobieństw, takich jak odległość. Poprzez grupowanie punktów danych, klastry mogą być wykorzystane do klasyfikacji, przewidywania oraz do znajdowania związkuw między ponktami danych, które mogą nie być oczywiste z samego wyglondu danych.