Sun'iy neyron tarmoqlari Biologiyadan parallellik

8.1 Klasterlash sifatini baholash

Klasterlash sifatini quyidagi tartiblar asosida baholash mumkin:

• 
  qo'lda tekshirish;
  
• 
  nazorat punktlarini o'rnatish va hosil bo'lgan klasterlarni tekshirish;
  
• 
  modelga yangi o'zgaruvchilar qo'shish orqali klasterlashning barqarorligini aniqlash;
  
• 
  turli usullar yordamida klasterlarni yaratish va taqqoslash.
  

Turli klasterlash usullari turli klasterlarni yaratishi mumkin va bu normal holat. Biroq, turli usullar bilan o'xshash klasterlarning yaratilishi klasterlashning to'g'riligini ko'rsatadi.


8.2 Klasterlash jarayoni

Klasterlash jarayoni tanlangan usulga bog'liq va deyarli har doim iterativdir. Bu qiziqarli jarayon bo'lishi mumkin va turli parametrlarni tanlash bo'yicha ko'plab tajribalarni o'z ichiga oladi, masalan, masofa o'lchovlari, o'zgaruvchilarni standartlashtirish turi, klasterlar soni va boshqalar. Biroq, tajribalar o'z-o'zidan maqsad bo'lmasligi kerak - axir, klasterlashning yakuniy maqsadi o'rganilayotgan ma'lumotlarning tuzilishi haqida mazmunli ma'lumot olishdir. Olingan natijalar shakllangan klasterlarni to'g'ri tasvirlay olish uchun ob'ektlarning xossalari va xususiyatlarini qo'shimcha izohlash, tadqiq qilish va o'rganishni talab qiladi.

8.3 Klaster tahlilini qo'llash

Klaster tahlili turli sohalarda qo'llaniladi. Katta hajmdagi ma'lumotlarni tasniflash kerak bo'lganda foydalidir. Hartigan klaster tahlilidan foydalangan holda ko'plab nashr etilgan tadqiqotlarni ko'rib chiqdi.

Shunday qilib, tibbiyotda kasalliklarni klasterlash, kasalliklar yoki ularning belgilarini davolash, shuningdek, bemorlarning taksonomiyasi, dori vositalari va boshqalar qo'llaniladi. Arxeologiyada tosh konstruktsiyalar va qadimiy buyumlarning taksonomiyalari va boshqalar o'rnatiladi. Marketingda bu raqobatchilar va iste'molchilarni segmentlash vazifasi bo'lishi mumkin. Boshqaruvda xodimlarni turli guruhlarga bo'lish, iste'molchilar va etkazib beruvchilarni tasniflash, nuqsonlar yuzaga keladigan o'xshash ishlab chiqarish holatlarini aniqlash klasterlash vazifasiga misol bo'ladi. Tibbiyotda - simptomlarning tasnifi. Sotsiologiyada klasterlashning vazifasi respondentlarni bir jinsli guruhlarga ajratishdan iborat.
Marketing tadqiqotlarida klaster tahlili
Marketing tadqiqotlarida klaster tahlili juda keng qo'llaniladi - nazariy tadqiqotlarda ham, turli ob'ektlarni guruhlash muammolarini hal qiluvchi amaliyotchi marketologlar tomonidan ham. Shu bilan birga, mijozlar guruhlari, mahsulotlar va boshqalar haqidagi savollar hal qilinadi.
Shunday qilib, marketing tadqiqotlarida klaster tahlilini qo'llashda eng muhim vazifalardan biri iste'molchilarning xatti-harakatlarini tahlil qilishdir, ya'ni: har bir guruhdan mijozning xatti-harakati va uning xatti-harakatlariga ta'sir qiluvchi omillar haqida to'liq tasavvurni olish uchun iste'molchilarni bir hil sinflarga guruhlash. .
Klaster tahlili hal qilishi mumkin bo'lgan muhim muammo - bu joylashishni aniqlash, ya'ni. bozorda taklif qilinadigan yangi mahsulot joylashishi kerak bo'lgan joyni aniqlash. Klaster tahlilini qo'llash natijasida bozorning turli segmentlarida raqobat darajasini va ushbu segmentga kirish imkoniyati uchun mahsulotning tegishli xususiyatlarini aniqlash mumkin bo'lgan xarita tuziladi. Bunday xaritani tahlil qilish orqali bozorda mavjud mahsulotlarni taklif qilish yoki yangilarini ishlab chiqish mumkin bo'lgan yangi, band bo'lmagan joylarni aniqlash mumkin.
Klaster tahlili, masalan, kompaniya mijozlarini tahlil qilish uchun ham qulay bo'lishi mumkin. Buning uchun barcha mijozlar klasterlarga birlashtiriladi va har bir klaster uchun individual siyosat ishlab chiqiladi. Ushbu yondashuv tahlil ob'ektlarini sezilarli darajada qisqartirish va shu bilan birga har bir mijoz guruhiga individual yondashish imkonini beradi.
Adabiyotlar ro'yxati

1. 
   http://ru.wikipedia.org/wiki/Neural_network
   

2. 
   http://www.statsoft.ru/HOME/TEXTBOOK/modules/stneunet.html
   
3. 
   http://mechanoid.narod.ru/nns/base/index.html#golovko
   
4. 
   http://www.scorcher.ru/neuro/science/neurocomp/mem52.htm
   
5. 
   http://www.neuroproject.ru/neuro.php
   
6. 
   http://habrahabr.ru/blogs/artificial_intelligence/40659/
   
7. 
   http://ru.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis
   
8. 
   http://www.intuit.ru/department/database/datamining/5/4.html