Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Klasterizatsiya masalasini yechish bosqichlari
Klasterlash muammosi nazoratsiz ta'limda keng tarqalgan vazifa bo'lib, maqsad o'xshash ob'ektlarni xususiyatlariga ko'ra guruhlashdir. Klasterlash muammosini hal qilish bosqichlari odatda quyidagilarni o'z ichiga oladi:

1. 
   Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash: Bu ma'lumotlarni tozalash va tahlil qilish uchun tayyorlashni o'z ichiga oladi. Bunga etishmayotgan qiymatni belgilash, chetni aniqlash va xususiyatlarni masshtablash kabi vazifalar kiradi.
   
2. 
   O'xshashlik o'lchovini tanlash: Bu ob'ektlar orasidagi o'xshashlikni o'lchash uchun ishlatiladigan metrikani tanlashni o'z ichiga oladi. Odatda ishlatiladigan o'xshashlik o'lchovlariga Evklid masofasi, Manxetten masofasi va Kosinus o'xshashligi kiradi.
   
3. 
   Klasterlar sonini tanlash: Bu ma'lumotlar uchun klasterlarning optimal sonini aniqlashni o'z ichiga oladi. Buni tirsak usuli, siluet tahlili yoki Davies-Bouldin indeksi kabi usullar yordamida amalga oshirish mumkin.
   
4. 
   Klasterlash algoritmini tanlash: Bu ob'ektlarni klasterlarga guruhlash uchun ishlatiladigan algoritmni tanlashni o'z ichiga oladi. Ba'zi mashhur klasterlash algoritmlariga k-o'rtacha, ierarxik klaster va DBSCAN kiradi.
   
5. 
   Modelni o'rgatish: Bu tanlangan o'xshashlik o'lchovi asosida ob'ektlarni klasterlarga guruhlash uchun tanlangan klasterlash algoritmidan foydalanishni o'z ichiga oladi.
   
6. 
   Ishlashni baholash: Bu klasterlash natijalari sifatini baholashni o'z ichiga oladi. Umumiy baholash ko'rsatkichlari tuzatilgan Rand indeksini, Fowlkes-Mallows indeksini va siluet reytingini o'z ichiga oladi.
   
7. 
   Natijalarni vizualizatsiya qilish: Bu klasterlarning tuzilishini tushunishga yordam berish uchun klasterlash natijalarining vizualizatsiyasini yaratishni o'z ichiga oladi, masalan, tarqalish chizmalari yoki dendrogramlar.
   
8. 
   Natijalarni sharhlash: Bu klasterlarning ma'nosini va ularning ma'lumotlarning asosiy tuzilishi bilan qanday bog'liqligini tushunishni o'z ichiga oladi.
   

Xulosa qilib aytganda, klasterlash muammosini hal qilish bosqichlari odatda quyidagilarni o'z ichiga oladi: ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash, o'xshashlik o'lchovini tanlash, klasterlar sonini tanlash, klasterlash algoritmini tanlash, modelni o'rgatish, ishlashni baholash, natijalarni vizualizatsiya qilish va natijalarni sharhlash.