Mashinaviy o'qitishda Klasterlash Nazoratsiz o'qitish

---

Mashinaviy o'qitishda Klasterlash 
Nazoratsiz o'qitish - bu tasniflanmagan va etiketlanmagan ma'lumotlardan 
foydalangan holda mashinani o'qitish va algoritmga ushbu ma'lumotlarga 
ko'rsatmalarsiz harakat qilish imkonini beradi. Bu erda mashinaning vazifasi 
saralanmagan ma'lumotlarni o'xshashliklari, naqshlari va farqlari bo'yicha 
ma'lumotlarni oldindan tayyorlamasdan guruhlashdir.
Nazorat ostidagi ta'limdan farqli o'laroq, hech qanday o'qituvchi taqdim 
etilmaydi, bu mashinaga hech qanday ta'lim berilmaydi. Shuning uchun mashina 
yorliqsiz ma'lumotlardagi yashirin tuzilmani o'zi topishi belgilangan.
Nazoratsiz o’qitish algoritmi ikki toifaga bo'linadi:
 Klasterlash 
 Assotsiatsiya 
Klasterlash yoki klaster tahlili - bu yorliqsiz ma'lumotlar to'plamini 
guruhlaydigan mashinani o'qitish usuli. Buni "Ma'lumotlar nuqtalarini o'xshash 
ma'lumotlar nuqtalaridan tashkil topgan turli klasterlarga guruhlash usuli. Bunda 
mumkin bo'lgan o'xshashliklarga ega bo'lgan ob'ektlar boshqa guruh bilan kamroq 
yoki umuman o'xshashliklarga ega bo'lmagan guruhda qoladi" deb ta'riflanishi 
mumkin . 
Klasterlash nazoratsiz o'qitish usuli, shuning uchun algoritmga hech qanday 
nazorat berilmaydi va u etiketlanmagan ma'lumotlar to'plami bilan shug'ullanadi. 
Ushbu klasterlash texnikasini qo'llaganingizdan so'ng, har bir klaster yoki 
guruh klaster-identifikatori bilan ta'minlanadi. Mashinaviy o’qitish tizimi katta va 
murakkab ma'lumotlar to'plamlarini qayta ishlashni soddalashtirish uchun ushbu 
identifikatordan foydalanishi mumkin. 
Klasterlash usuli odatda statistik ma'lumotlarni tahlil qilish uchun 
ishlatiladi. 
Klasterlash tasniflash algoritmiga o'xshaydi , ammo farq biz 
foydalanayotgan ma'lumotlar to'plamining turida. Tasniflashda biz etiketli 
ma'lumotlar to'plami bilan ishlaymiz, klasterlashda esa yorliqsiz ma'lumotlar 
to'plami bilan ishlaymiz. 
Klasterlash texnikasi turli vazifalarni bajarishda keng qo'llanilishi mumkin: 
 Bozor segmentatsiyasi 
 Statistik ma'lumotlarni tahlil qilish 
 Ijtimoiy tarmoqlarni tahlil qilish 

---

 Tasvir segmentatsiyasi 
 Anomaliyalarni aniqlash va boshqalar. 
Quyidagi diagramma klasterlash algoritmining ishlashini tushuntiradi. Turli 
xil mevalar o'xshash xususiyatlarga ega bo'lgan bir nechta guruhlarga 
bo'linganligini ko'rishimiz mumkin.