Введение Исследовательский характер анализа данных и интеллектуального анализа данных делает кластеризацию одной из самых обычных задач в подобных проектах. Чаще эти проекты исходят из разных областей применения, таких как биология, анализ текста, анализ сигналов и т. Д., Которые включают все большие и большие наборы данных по количеству примеров и количеству атрибутов. Самая большая проблема с кластеризацией в реальных сценариях - это объем данных и, как следствие, увеличение..

BIRCH (Сбалансированное итеративное сокращение и кластеризация с использованием иерархий) — это метод кластеризации, который группирует огромные наборы данных, сначала создавая меньшую и компактную сводку большого набора данных, которая содержит как можно больше информации. Вместо кластеризации всего набора данных эта меньшая сводка кластеризуется. Алгоритмы кластеризации, такие как кластеризация K-средних, неэффективны, а обработка больших наборов данных с ограниченным объемом..

Сбалансированное итеративное сокращение и кластеризация с использованием иерархий Введение: Кластеризация — важный метод анализа данных, позволяющий обнаруживать значимые закономерности и структуры в наборах данных. Одним из популярных алгоритмов кластеризации, разработанных для крупномасштабных наборов данных, является сбалансированное итеративное сокращение и кластеризация с использованием иерархий (BIRCH). BIRCH сочетает в себе преимущества иерархической кластеризации и кластеризации..

У меня всегда есть идея, как помочь фермерам более эффективно подсчитывать урожайность. Разве не здорово, если они могут бросить беглый взгляд на свои сады, а затем «динь!» получить ответ сразу? Теперь с такими амбициями я знаю только, что, может быть, я смогу начать с использования одной фотографии и научить модель считать, сколько фруктов на дереве для меня. Это быстрое приложение должно быть полезно для фермеров, например, когда им нужно планировать найм рабочих для сбора фруктов, или..