Kas võib kasutada klasterdamist ilma märgitud andmeteta kaupade klasside oletamiseks?

Jah, klasteriseerimine võib olla kasutusel, kui märgistatud andmeid pole, et eeldada toodete klasse. See on üks peamisi klasteriseerimise kasutusstsenaariumeid — tuvastada andmetes loomulikud rühmad või segmendid ilma eelnevalt teadaolevate märkideta.

Klasteriseerimine on juhendamata õppemeetod, mis rühmitab objekte nende omaduste sarnasuse põhjal. Toote puhul võivad need olla näiteks hind, kategooria, kirjeldus, omadused jne.

Näide kasutusest:

• Koguda andmeid erinevate omadustega toodete kohta.
• Rakendada klasteriseerimisalgoritme (näiteks K-keskmised, DBSCAN, hierarhiline klasterimine).
• Saada tootegruppe, mis tõenäoliselt kuuluvad samasse klassi või kategooriasse.

Seejärel saab neid klastre kasutada oletustena edasiseks klassifikatsiooniks, analüüsiks või märgistatud näidiste loomiseks.

Oluline on meeles pidada, et klastrid ei pruugi alati täpselt vastata tegelikele klassidele, seetõttu nõuavad tulemused kontrolli ja tõlgendamist.