क्या k का मतलब स्पष्ट डेटा के साथ काम करना है?

2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37

के-मीन्स एल्गोरिदम श्रेणीबद्ध डेटा पर लागू नहीं है, क्योंकि श्रेणीबद्ध चर असतत हैं और इनका कोई प्राकृतिक मूल नहीं है। इसलिए अंतरिक्ष जैसे यूक्लिडियन दूरी की गणना करना सार्थक नहीं है।

क्या हम श्रेणीबद्ध डेटा के लिए क्लस्टरिंग का उपयोग कर सकते हैं?

श्रेणीबद्ध डेटा को रैंक मान निर्दिष्ट करके संख्यात्मक में परिवर्तित किया गया है। यह एक है कि एक श्रेणीबद्ध डेटासेट को संख्यात्मक डेटासेट के रूप में क्लस्टरिंग बनाया जा सकता है.. यह देखा गया है कि इस तर्क के कार्यान्वयन, k- माध्य समान प्रदर्शन प्राप्त करते हैं जैसा कि संख्यात्मक डेटासेट में उपयोग किया जाता है।

क्या श्रेणीगत चरों के लिए माध्य का उपयोग किया जा सकता है?

इस डेटा से कोई माध्य खोजने काकोई तरीका नहीं है क्योंकि "औसत" आंखों का रंग नहीं है। आप अनुपात पा सकते हैं, लेकिन माध्य नहीं। आशा है कि यह मदद करेगा!

डेटा श्रेणीबद्ध होने पर क्या उपयोग किया जाना चाहिए?

श्रेणीबद्ध डेटा का विश्लेषण मोड और माध्य वितरण का उपयोग करके किया जाता है, जहां नाममात्र डेटा का विश्लेषण मोड के साथ किया जाता है जबकि क्रमिक डेटा दोनों का उपयोग करता है। कुछ मामलों में, अविभाजित सांख्यिकी, द्विचर सांख्यिकी, समाश्रयण अनुप्रयोगों, रैखिक प्रवृत्तियों और वर्गीकरण विधियों का उपयोग करके क्रमसूचक डेटा का विश्लेषण भी किया जा सकता है।

श्रेणीबद्ध विशेषताओं के साथ क्लस्टरिंग क्या है?

श्रेणीबद्ध डेटा क्लस्टरिंग उस मामले को संदर्भित करता है जहां डेटा ऑब्जेक्ट को श्रेणीबद्ध विशेषताओं पर परिभाषित किया जाता है … यानी, श्रेणीबद्ध मूल्यों के लिए कोई एकल क्रम या अंतर्निहित दूरी फ़ंक्शन नहीं है, और श्रेणीबद्ध से संख्यात्मक मानों के लिए कोई मानचित्रण नहीं है जो शब्दार्थ रूप से समझदार हो।