Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Klasterlash masalasi
Klasterlash - nazoratsiz o'quv muammosining bir turi bo'lib, uning maqsadi o'xshash ma'lumotlar nuqtalarini sinf belgilarini oldindan bilmasdan, klasterlarga guruhlashdir. Klasterlash algoritmlari ma'lumotlardagi yashirin naqshlar yoki tuzilmalarni aniqlash uchun ishlatiladi va tasvirlarni segmentatsiyalash, anomaliyalarni aniqlash va mijozlarni segmentatsiyalash kabi keng ko'lamli ilovalar uchun ishlatilishi mumkin.
Klasterlash algoritmlarining bir nechta turlari mavjud, ularning har biri o'zining kuchli va zaif tomonlariga ega. Eng mashhurlaridan ba'zilari:

1. 
   K- degan ma'noni anglatadi: Bu ma'lumotlar nuqtalarini klasterning markaziy qismiga o'xshashligi asosida guruhlarga ajratadigan markazga asoslangan algoritm.
   
2. 
   Ierarxik klasterlash: Bu ma'lumotlar nuqtalarini ierarxik daraxtga o'xshash tuzilishga guruhlaydigan algoritm bo'lib, bu erda har bir tugun klasterni ifodalaydi.
   
3. 
   DBSCAN (Shovqinli ilovalarning zichlikka asoslangan fazoviy klasteri) : Bu zichlikka asoslangan algoritm bo'lib, ma'lumotlar nuqtalarini ularning zichligi va boshqa ma'lumotlar nuqtalariga yaqinligi asosida guruhlaydi.
   
4. 
   Kutish-maksimizatsiya (EM) : Bu ma'lumotlar nuqtalarini ma'lum bir klasterga tegishli bo'lish ehtimoli asosida guruhlaydigan generativ ehtimolli algoritm.
   
5. 
   Affinity Propagation (AP) : Bu ma'lumotlar nuqtalarini xususiyat vektorlarining o'xshashligi asosida guruhlaydigan xabarlarni uzatish algoritmidir.
   

Algoritmni tanlash ma'lumotlarning klasterlar soni, ma'lumotlarning o'lchami va shovqin yoki o'zgaruvchanlik mavjudligi kabi xususiyatlariga bog'liq. Ba'zi algoritmlar ishga tushirishga sezgir bo'lishi mumkin va yaxshi ishlashi uchun yaxshi ishga tushirish strategiyasini talab qilishi mumkin. Klasterlash muammolari, shuningdek, algoritmning ishlashini o'lchash uchun ba'zi baholash ko'rsatkichlariga ega bo'lishi mumkin, masalan, Silhouette ball, Davies-Bouldin indeksi, Kalinski-Harabasz indeksi.