क्लस्टरिंग कार्य के लिए कृपया डेटासेट का एक यथार्थवादी उदाहरण प्रदान करें।
एक यथार्थवादी उदाहरण के लिए, हम एक वितरण से संबंधित डेटासेट का उपयोग करेंगे। जैसे कि, हम चाहते हैं कि एक अनुभव के आधार पर एक वेबसाइट या मोबाइल ऐप के उपयोगकर्ताओं के ऊपर कौन से विज्ञापन सबसे ज्यादा प्रभावी होंगे। यहां, हमने एक डेटासेट उत्पन्न किया है जिसमें हर उपयोगकर्ता ने किस विज्ञापन को क्लिक किया था और किसे नहीं और उनके उम्र और जाति भी शामिल हैं। 

उदाहरण डेटासेट:

| उम्र | जाति | विज्ञापन 1 | विज्ञापन 2 | विज्ञापन 3 | विज्ञापन 4 | विज्ञापन 5 |
|-----|------|------------|------------|------------|------------|------------|
| 24  | अमेरिकी | नहीं       | हां         | नहीं       | नहीं       | हां         |
| 28  | अमेरिकी | हां         | नहीं       | नहीं       | नहीं       | हां         |
| 22  | चीनी    | नहीं       | हां         | नहीं       | हां         | नहीं       |
| 33  | जापानी  | नहीं       | हां         | नहीं       | हां         | नहीं       |
| 50  | अमेरिकी | हां         | नहीं       | हां         | नहीं       | नहीं       |
| 24  | अमेरिकी | हां         | नहीं       | नहीं       | नहीं       | हां         |
| 26  | अमेरिकी | नहीं       | नहीं       | हां         | हां         | नहीं       |

इस उदाहरण में, हम वर्तमान में 6 उपयोगकर्ताओं का एक स्नैपशॉट दिया है, जो चार से अधिक विज्ञापन को क्लिक करेंगे। यह डेटासेट अधिक उपयोगकर्ताओं से बड़ा हो सकता है जो उनके भौतिक और सामाजिक विशेषताओं को दर्शाता हो।

इस उदाहरण के आधार पर, हम उपयोगकर्ताओं को विभिन्न विज्ञापनों को वर्गीकृत करने के लिए क्लस्टरिंग का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, हम जाति में अमेरिकाई, चीनी और जापानी क्लस्टर बनाने के लिए कोशिश कर सकते हैं, जो देखने में समान विवरणों वाले उपयोगकर्ताओं का समूह होते हैं। इसके अलावा, हम उपयोगकर्ताओं को उनकी आयु में भी वर्गीकृत कर सकते हैं, जो उत्तरदायी विज्ञापन सेगमेंटों को विश्लेषण करने में मदद कर सकता है।