Клъстерният анализ е неконтролиран учебен проблем, при който са събрани хомогенни клъстери от записи, за да се получи представа за данните. С други думи, ние разделяме всички данни на множество групи въз основа на моделите в набора от данни. При клъстерирането не е нужно да предвиждаме целта. Свойства на клъстерите - 1. Всички точки от данни в клъстер трябва да са подобни. 2. Точките от данни от клъстерите трябва да са възможно най-различни. Приложения — Клъстерният анализ..

Съдържание Клъстерна интуиция на K-означава Реални ситуации на клъстериране Избиране на стойността на K Метод Elbow Код за алгоритъм за клъстериране на K-означава и точка Elbow. Алгоритмите за машинно обучение са категоризирани в три основни категории. Контролирано обучение Неконтролирано обучение Подсилващо обучение В контролираното обучение, в даден набор от данни, имаме присъстващ етикет на клас или целева променлива. В обучението без надзор всичко, което знаете, е..

Сравняване на техники за намиране и интерпретиране на циклични тенденции в последователни данни с HMM. TL;DR В тази публикация ще обсъдим предимствата на извършването на сезонно клъстериране върху данни от времеви редове със скрит модел на Марков в сравнение с традиционния алгоритъм за пространствено клъстериране. Допълнително проучваме как прилагането на това клъстериране подобрява възможните приложения за важни задачи за машинно обучение, като например класификация на режима на..

Досега изследвах спектралното групиране и това може да е последната публикация за тази тема. Накратко казано, спектралното групиране е алгоритъм за класифициране на данни в групи, като се вземе предвид структурата на графиката, за да се представи свързаността. След изграждането на матрица на Лаплас за графиката се изчисляват собствените стойности и собствените вектори за матрицата на Лаплас. След това се прилага групиране на K-средни стойности за получените собствени вектори. Въпреки че..