[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

 
[55]. Klasterlash muammosi 
Klaster tahlili yoki klasterlash deb ham ataladigan klasterlash muammosi 
bir xil guruhdagi (klaster deb ataladigan) ob'ektlar boshqa guruhlardagi 
(klasterlar)dagi ob'ektlarga qaraganda bir-biriga ko'proq o'xshash bo'lishi 
uchun ob'ektlar to'plamini guruhlash vazifasidir. ). Klasterlash - bu 
nazoratsiz o'rganish usuli bo'lib, u etiketli misollardan foydalanmasdan 
ma'lumotlardagi naqsh yoki tuzilmani topish uchun ishlatiladi. 
Klasterlash algoritmlarining bir nechta turlari mavjud, jumladan: 
Centroid-ga asoslangan: Ushbu algoritmlar har bir klaster uchun markazni 
belgilash va so'ngra markazni ob'ektga eng yaqin bo'lgan klasterga 
ob'ektlarni belgilash orqali klasterlarni yaratadi. K-means algoritmi 
markazlashgan klaster algoritmiga misol bo'ladi.Ierarxik: Bu algoritmlar 
kichikroq klasterlarni ketma-ket birlashtirish yoki kattaroqlarini hosil 
qilish uchun bo'lish orqali klasterlarni yaratadi. Aglomerativ va bo'linuvchi 
algoritmlar ierarxik klasterlash usullariga misoldir. Zichlikka asoslangan: 
Bu algoritmlar zichlik chegarasini aniqlash va xususiyat maydonida bir-
biriga yaqin bo'lgan ob'ektlarni guruhlash orqali klasterlarni yaratadi. 
DBSCAN (Shovqinli ilovalarni zichlikka asoslangan fazoviy klasterlash) 
algoritmi zichlikka asoslangan klasterlash usuliga misol bo'ladi.Subpace 
klasterlash: Bu algoritmlar klasterlarni yaratish uchun faqat ma'lumotlar 
xususiyatlarining kichik to'plamini ko'rib chiqadi. Klasterlash algoritmini 
tanlash maxsus dastur va ma'lumotlarning xususiyatlariga bog'liq. 
Klasterlash sifati siluet balli, Devis-Bouldin indeksi va Kalinski-Harabas 
indeksi kabi turli baholash ko'rsatkichlari bilan o'lchanadi. Xulosa qilib 
aytadigan bo'lsak, Klasterlash muammosi - bu bir guruhdagi ob'ektlar 
boshqa guruhlarga qaraganda bir-biriga o'xshash bo'lishi uchun ob'ektlar 
to'plamini guruhlash vazifasidir. Centroid-ga asoslangan, ierarxik, 
zichlikka asoslangan, pastki fazoda klasterlash kabi klasterlash 
algoritmlarining bir necha xil turlari mavjud. Klasterlash algoritmini 
tanlash ma'lum dasturga va ma'lumotlarning xususiyatlariga bog'liq, 
klasterlash sifati turli baholash ko'rsatkichlari bilan o'lchanadi.