Кластерный анализ — это неконтролируемая задача обучения, в которой собираются однородные кластеры записей, чтобы получить представление о данных. Другими словами, мы делим все данные на несколько групп на основе шаблонов в наборе данных. При кластеризации нам не нужно предсказывать цель. Свойства кластеров – 1. Все точки данных в кластере должны быть одинаковыми. 2. Точки данных из кластеров должны максимально различаться. Приложения . Кластерный анализ можно использовать в..

Оглавление Интуиция кластеризации K-средних Реальные ситуации кластеризации Выбор значения K Метод локтя Код для алгоритма кластеризации K-средних и точки локтя. Алгоритмы машинного обучения делятся на три основные категории. Обучение с учителем Обучение без учителя Обучение с подкреплением В контролируемом обучении в данном наборе данных у нас есть метка класса или целевая переменная. В неконтролируемом обучении все, что вы знаете, — это набор функций, и вы ничего не..

Сравнение методов поиска и интерпретации циклических тенденций в последовательных данных с помощью HMM. TL;DR В этом посте мы обсудим преимущества выполнения сезонной кластеризации данных временных рядов со скрытой марковской моделью по сравнению с традиционным алгоритмом пространственной кластеризации. Мы также исследуем, как применение этой кластеризации улучшает возможные приложения для решения важных задач машинного обучения, таких как классификация рабочих режимов...

До сих пор я исследовал спектральную кластеризацию, и это может быть последний пост по этой теме. Вкратце говоря, спектральная кластеризация — это алгоритм классификации данных по группам с учетом структуры графа, представляющей связность. После построения матрицы Лапласа для графа вычисляются собственные значения и собственные векторы для матрицы Лапласа. Затем для полученных собственных векторов применяется кластеризация K-средних. Хотя спектральная кластеризация имеет преимущества,..