Ma'lumotlarni intellektual tahlil qilish

Modellarni Qurish:

• 
  Qo'shimcha e'lon qilish, ortiqcha uchramoqlar va tanqidi baholashlar bilan aloqada bo'lgan ma'lumotlar bilan yaxshi modellarni qurish uchun turli algoritmlarni sinab ko'ring.
  

Natijalarni Baholash va To'g'riqo'zg'at:

• 
  Modellaringizni test qilish va natijalarni baholashdan o'ting. Natijalarni qanday to'g'riqo'zg'atish mumkinligini tahlil qiling va modellaringizni yaxshi natijaga olib chiqish uchun uni qanday rivojlantirish mumkinligini ko'rsating.
  

Modellarni Ekspluatatsiya qilish:

• 
  Yaxshi natijaga ega bo'lgan modellaringizni ekspluatatsiya qiling. Ushbu bosqichda, modellangizni boshqa tizimlar bilan integratsiyalash, uchramoqni o'zgartirish, ta'lim qo'shish va boshqa qo'llanmalarni joriy etish hamda modellaringizni doimiy ravishda rivojlantirish bilan shug'ullanishingiz mumkin.
  

Bu umumiy tartibni har bir loyihaga mos ravishda sozlash, maqsadlarga va ma'lumot turlariga qarab mos ravishda qo'llash tavsiya etiladi. Har bir loyihaning xususiyatlari, talablar va muammolar mos ravishda tanlangan modellarni qurish jarayonini o'rganishda yordam bera oladi.

9….Klasterlash. Klasterlash algoritmlari.

Klasterlash, ma'lumotlarni o'zaro o'xshashlik yoki o'xshash bo'lmagan guruhlarga ajratish usuli hisoblanadi. Bu, ma'lumotlar o'zaro o'xshashliklariga qarab guruhlarga ajratiladi va har bir guruhda turgan ma'lumotlar bir-biri bilan o'xshash bo'lib, boshqa guruhlar bilan farq qiladi. Klasterlashning boshqa nomi ham "guruhlash" yoki "tartiblash" bo'lib, u yozuvchi bo'lsa, boshqa ma'lumotlarni to'plaganlarni guruhlarga bo'lib chiqadi. Quyidagi bir necha mashhur klasterlash algoritmlari mavjud:

1. 
   K-Means Klasterlash:
   
   • 
     Bu, eng ko'p ishlatiladigan klasterlash algoritmalaridan biridir. U ma'lumotlarni k belgina teng bo'lgan guruhlarga ajratadi. Qadam-qadam, har bir guruh markazini yangilaydi va ma'lumotlarni yaqin bo'lgan markazga bog'laydi. Bu jarayonning natijasida klasterlar paydo bo'ladi.
     
2.