Question

Sanat sohalari klaster tuzish

Answer 1

Ответ:

кластер делается так- мы нарисуем солнца и в центре напишем название  кластера. потом нарисуем лучи солнца напишем туда нужные слова.

Объяснение:

я нарисовала и сфотографировала (насколько я знаю мы делали так)

Answer 2

Sanat sohalari klasterlashi, bir qator san'at shakllarini, guruhlarini yoki turlarini birlashtirish va tahlil qilishni maqsad qilgan statistikiy tahlil usulidir. Bu klasterlashning asosiy maqsadi, o'xshashlikka asoslangan ob'ektlarni yig'ish orqali ularga tahlil qilish va ma'lumot olishdir. Klasterlashning bir qator maqsadlari o'z ichiga oladi:

1. Ma'lumot Analizi: San'at sohalarining klasterlashi, tahlil qilingan ma'lumotlarni o'zaro ta'sirini tahlil qilishga yordam beradi. Misol uchun, bir klasterda xususiy san'at asarlarini yaratishda tarjima qiladigan avlodlar bo'lishi mumkin.

2. Trendlarni Aniqlash: Klasterlash, san'at sohasidagi yangi trendlarni aniqlash uchun yordam berishi mumkin. Misol uchun, san'atchi va dizaynerlarning ma'lumotlariga asoslangan klasterlash, modaning o'zgaruvchanligini va sohalarning yangi yo'nalishlarini tushuntirishda yordam berishi mumkin.

3. Shakllarni Tahlil qilish: San'at asarlarining klasterlashi, shakllar, ranglar, uslublar va boshqa xususiyatlarni tahlil qilishga yordam beradi. Bu, boshqa sohalar bilan taqqoslash uchun yaxshi qo'llaniladi.

4. Tashkilotlarni Yordam berish: San'at sohalarining klasterlashi, tashkilotlar uchun ma'lumotlarni taqsimlashda yordam berishi mumkin. Masalan, bir tashkilot qanday san'at yaratishni istagan jamoani aniqlab, ularga yo'naltirish imkonini beradi.

5. Target Audienceni Tanlash: San'at asarlarini qaysi guruhga qaratish va ularni sotishda qaysi jamoa tomondan qanday bir tajriba keltirishni aniqlash uchun klasterlash foydalidir.

San'at sohalari klasterlashi uchun turli tahlil usullari va algoritmlar mavjud, masalan, k-means klasterlash, gerchek o'qitish (DBSCAN), ag'lomerasiya, va boshqalar. Bu usullar ma'lumotlar tahlili sohasida ko'p qo'llaniladigan tahlil algoritmlaridan faqat bir necha misollar. Klasterlash uchun kerakli algoritmlarni tanlashda ma'lumotlar to'plamining turi va olmoqchi bo'lgan natija o'xshashligiga qarab tanlov qilinadi.