<>Mô hình phân cụm (Cluster Analysis) là một kỹ thuật phân tích dữ liệu dùng để nhóm các đối tượng hoặc dữ liệu thành từng cụm (cluster) sao cho các đối tượng trong cùng một cụm có sự tương đồng cao hơn so với các đối tượng thuộc cụm khác. Đây là một phương pháp phổ biến trong lĩnh vực học máy (machine learning) không giám sát (unsupervised learning).
/Các bước thực hiện phân cụm
1. Xác định mục tiêu và dữ liệu:
– Xác định mục đích phân cụm, ví dụ: tìm nhóm khách hàng, phát hiện mẫu tương đồng.
– Thu thập và xử lý dữ liệu đầu vào (chuẩn hóa, làm sạch dữ liệu).
2. Chọn phương pháp phân cụm:
– Các thuật toán phổ biến như K-means, Hierarchical Clustering, DBSCAN, v.v.
3. Chọn số lượng cụm (nếu cần):
– Với các thuật toán như K-means, cần chọn số lượng cụm kkk phù hợp.
– Sử dụng phương pháp như Elbow Method hoặc Silhouette Score để xác định kkk.
4. Thực hiện phân cụm:
– Áp dụng thuật toán vào dữ liệu để chia thành các cụm.
5. Đánh giá và trực quan hóa kết quả:
– Đánh giá sự phù hợp của các cụm thông qua các chỉ số (e.g., Silhouette Score, Davies-Bouldin Index).
– Trực quan hóa cụm bằng biểu đồ như Scatter Plot hoặc t-SNE nếu dữ liệu có nhiều chiều.
/Ứng dụng của phân cụm
1. Marketing:
– Phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm để đưa ra chiến lược tiếp thị cá nhân hóa.
2. Phân tích dữ liệu sinh học:
– Nhóm các gen hoặc protein có chức năng tương tự.
3. Phát hiện bất thường:
– Xác định các hành vi bất thường trong hệ thống tài chính hoặc an ninh mạng.
4. Gợi ý sản phẩm:
– Gợi ý các sản phẩm tương tự dựa trên phân cụm sở thích người dùng.
