Публикации по теме clustering

Публикации по теме 'clustering'

Кластерный анализ для начинающих специалистов по данным

Пошаговый пример того, как специалисты по данным подходят к кластерному анализу и выполняют его. Возвращаясь к моему времени, когда я был студентом бакалавриата по статистике, есть день, который выделяется. Это был первый день модуля многомерного анализа. Этот класс был новым в то время, и, к нашему удивлению, профессор решил сделать что-то другое. Вместо того, чтобы пройтись по повестке дня на семестр, он закрыл свет и объявил, что сегодня мы узнаем о модуле иначе — посмотрев..

Понимание нечеткой кластеризации C-средних с реализацией Python: руководство для начинающих

Fuzzy C-means (FCM) — это алгоритм кластеризации, который назначает каждую точку данных одному или нескольким кластерам на основе их близости к центроиду каждого кластера. В отличие от традиционных алгоритмов кластеризации, которые назначают каждую точку одному кластеру, FCM позволяет точке данных принадлежать нескольким кластерам с разной степенью принадлежности. Это делает FCM особенно полезным в ситуациях, когда данные неоднозначны или перекрываются. В этой статье мы предоставим..

Быстрая и простая реализация прототипа службы агрегации новостей на Python, похожая на Google.News и Яндекс.Новости.

Недавно в Telegram прошел конкурс Кластеризация данных , в котором участникам было предложено создать прототип службы агрегации новостей, подобной сервисам вроде Google News и Яндекс.Новости . Я занял второе место в этом конкурсе (ник Daring Frog), не используя ничего, кроме Python, поэтому решил поделиться подробностями своего решения на случай, если кто-то сочтет его полезным. Вы можете проверить количество очков за задачу (благодаря Mindful Kitten ), сравнение скорости ,..

Объяснение моделей гауссовой смеси

От интуиции к реализации В мире машинного обучения можно выделить две основные области: обучение с учителем и обучение без учителя. Основное различие между ними заключается в характере данных, а также в подходах, используемых для их обработки. Кластеризация - это проблема неконтролируемого обучения, при которой мы намереваемся найти кластеры точек в нашем наборе данных, которые имеют некоторые общие характеристики. Предположим, у нас есть набор данных, который выглядит так: Наша..

Универсальные методы кластеризации в машинном обучении, которые вы должны знать при обучении без учителя

Алгоритмы кластеризации - это мощный метод машинного обучения на неконтролируемых данных. Наиболее распространенными алгоритмами в машинном обучении являются иерархическая кластеризация и кластеризация K-средних. Эти два алгоритма невероятно эффективны при применении к различным задачам машинного обучения. Кластерный анализ может быть мощным инструментом сбора данных для любой организации, которой необходимо выявлять отдельные группы клиентов, транзакции продаж или другие типы..

Руководство для начинающих по неконтролируемому обучению в машинном обучении

Обучение без учителя – это тип машинного обучения, при котором алгоритмы используются для поиска закономерностей и взаимосвязей в данных без предоставления каких-либо помеченных примеров или ранее существовавших знаний о данных. В отличие от обучения с учителем, где данные помечены, а алгоритм обучен делать прогнозы на основе этих помеченных данных, обучение без учителя полагается на то, что алгоритм самостоятельно обнаруживает основную структуру и взаимосвязи в данных. Одно из..

Три метрики оценки производительности кластеризации, когда метки достоверности недоступны

Неконтролируемое обучение Три метрики оценки производительности кластеризации, когда метки достоверности недоступны Какую метрику следует использовать для оценки результатов кластеризации, если наземные метки истины недоступны? В этом посте я представляю три из них. Оценка модели всегда является важным шагом в конвейере машинного обучения, потому что она говорит нам, насколько хорошо модель описывает данные. Говоря об оценках моделей, мы чаще имеем в виду модели обучения с..