Може ли да се използва клъстеризация при липса на етикетирани данни за предположение за класовете на продуктите?

Да, клъстеризацията може да се използва при липса на означени данни за предположение за класовете на продуктите. Това е един от основните сценарии за прилагане на клъстеризация — идентифициране на естествени групи или сегменти в данните без предварително известни етикети.

Клъстеризацията е метод за обучение без учител, който групира обекти въз основа на сходството на техните характеристики. В случая с продуктите, това могат да бъдат характеристики като цена, категория, описание, характеристики и др.

Пример за използване:

• Събиране на данни за продукти с различни характеристики.
• Прилагане на алгоритми за клъстеризация (например, K-means, DBSCAN, йерархична клъстеризация).
• Получаване на групи продукти, които вероятно принадлежат към едни и същи класове или категории.

След това тези клъстери могат да се използват като предположения за по-нататъшна класификация, анализ или за създаване на означени извадки.

Важно е да се помни, че клъстерите не винаги съответстват перфектно на реалните класове, затова резултатите изискват проверка и интерпретация.