Czy można używać klasteryzacji przy braku danych oznaczonych do przypuszczania klas produktów?

Tak, grupowanie można stosować przy braku oznaczonych danych do przypuszczania klas produktów. To jeden z głównych scenariuszy zastosowania grupowania — identyfikacja naturalnych grup lub segmentów w danych bez uprzednio znanych etykiet.

Grupowanie to metoda uczenia bez nadzoru, która grupuje obiekty na podstawie podobieństwa cech. W przypadku produktów mogą to być cechy takie jak cena, kategoria, opis, cechy itp.

Przykład zastosowania:

• Zebranie danych o produktach z różnymi cechami.
• Zastosowanie algorytmów grupowania (np. K-means, DBSCAN, hierarchiczne grupowanie).
• Uzyskanie grup produktów, które prawdopodobnie należą do tych samych klas lub kategorii.

Następnie te grupy można wykorzystać jako założenia do dalszej klasyfikacji, analizy lub tworzenia oznaczonych próbek.

Ważne jest, aby pamiętać, że grupy nie zawsze idealnie odpowiadają rzeczywistym klasom, dlatego wyniki wymagają weryfikacji i interpretacji.