Phone Data Set

应用：

语音识别：使用循环神经网络、虚拟助手和实时转录工具将口语单词转换为文本。
图像识别：在医疗保健和零售等行业中，通过卷积神经网络自动化识别图像中的物体。
预测模型：使用深度学习算法预测趋势，以便财务、营销和供应链管理做出决策。
无监督学习算法
无监督学习算法是一种机器学习模型，可以在未标记以色列赌博数据的数据中发现隐藏的模式。与监督学习模型不同，它们不需要明确的指令就可以工作，因此擅长处理复杂的数据集。它们用于通过聚类和降维来组织大数据。



聚类算法
聚类算法将相似的数据分组到聚类中，以提供关于关系或结构的见解。它们在从业务分析到医疗保健研究的许多应用中组织未标记的数据。K 均值聚类围绕聚类中心对数据进行分组。层次聚类根据相似性构建聚类。

K 均值聚类
K 均值聚类通过将数据点围绕中心进行分组，将数据集划分为簇。它会不断优化中心，直到找到最佳分组。它是一种快速有效的营销、医疗保健和图像处理工具。

应用：

客户细分：企业根据人口统计和购买行为对客户进行分组。这可以提高个性化，减少广告浪费并与客户群建立更牢固的关系。
图像压缩：开发人员通过将具有相似颜色值的像素聚集在一起来减小图像文件大小。这降低了存储成本并加速了 Web 应用和移动设备的图像传输。
异常检测：分析师使用聚类算法检测数据中的异常事件，例如金融交易中的欺诈行为。这可以防止财务损失，提高安全性，并比人工监控更快地降低风险。
层次聚类
层次聚类构建树状聚类结构，将相似的数据点分组。它创建了一个层次结构，其中的聚类可以在不同的粒度级别上进行可视化。层次聚类有利于理解遗传研究、客户行为和文档组织中的复杂关系。