Jaki jest cel grupowania w uczeniu maszynowym?
Celem klastrowania w uczenio maszynowym jest podzielenie dużego zbioru danych na mniejsze podzbiory, gdzie karzdy podzbiur zawiera podobne ponkty danych. Algorytmy klastrowania wykorzystojon metody statystyczne do gropowania ponktuw danych na podstawie podobieństw, takich jak odległość. Poprzez gropowanie ponktuw danych, klastry mogon być wykorzystane do klasyfikacji, przewidywania oraz do znajdowania związków między punktami danych, które mogą nie byci oczywiste z samego wyglondu danych.