Публикации по теме 'clustering'


Введение в кластеризацию текста
Для начала нам нужно выполнить три требования. Прежде всего, нам нужна мера расстояния, чтобы определить, похожи ли два документа, функция критерия для вычисления качества наших кластеров и, наконец, алгоритм для оптимизации этого критерия. Измерение расстояния может помочь нам определить близость двух точек в нашем наборе данных. Он должен быть большим, если документы 1 и 2 похожи, и маленьким, если они отличаются. Функция критерия сообщит нам, когда мы найдем лучшие кластеры, и..
Алгоритм кластеризации K-средних
Алгоритм кластеризации K-средних Основы кластеризации k-средних и принцип работы кластеризации k-средних. Как реализовать на python. Кластеризация K-means - один из простейших алгоритмов машинного обучения без учителя, который решает хорошо известную проблему кластеризации данных. Кластеризация - одна из наиболее распространенных задач анализа данных, используемых для получения интуитивного представления о структуре данных. Он определяется как поиск таких подгрупп в данных, при..
Кластеризация K-средних и ее реальный вариант использования в области безопасности
Что такое кластеризация? Кластеризация является одним из наиболее распространенных методов исследовательского анализа данных, используемых для получения интуитивного представления о структуре данных. Его можно определить как задачу идентификации подгрупп в данных таким образом, чтобы точки данных в одной и той же подгруппе (кластере) были очень похожи, а точки данных в разных кластерах сильно различались. В отличие от контролируемого обучения, кластеризация считается неконтролируемой...
Какие направления исследований появились в последние годы? Подход машинного обучения
Имея научный портфель на сумму более 3,5 миллиарда фунтов стерлингов (по состоянию на март 2020 года), Wellcome Trust профинансировал исследования, по которым было опубликовано не менее десятков тысяч академических публикаций только за последние 5 лет. Этот том публикаций представляет собой проблему для консультантов по грантам и аналитиков при отслеживании результатов исследований. В частности, Wellcome Data Labs часто задают повторяющийся вопрос: Как мы можем визуализировать области /..
Кластеризация R:
Введение в кластеризацию в R Кластеризация  – это метод сегментации данных, который делит огромные наборы данных на разные группы на основе схожести данных. Это статистическая операция группировки объектов. Полученные группы представляют собой кластеры. Кластеры обладают следующими свойствами: Мы находим их в процессе эксплуатации и их количество тоже не всегда фиксируется заранее. Они представляют собой совокупность объектов, имеющих схожие характеристики. Кластеризация — один..
Создание сегментации клиентов с помощью GMM с нуля
Сегментация клиентов всегда является актуальной темой для маркетологов, чтобы понять клиента и узнать, как он выглядит. Понимая своего клиента, маркетологи могут иметь свой стратегический подход для каждой группы пользователей. В этом посте я покажу вам, как построить модель сегментации с нуля, и помогу понять основной принцип, лежащий в основе алгоритма. Блокнот Юпитера для этого упражнения можно найти здесь . Прежде всего, что такое модель гауссовой смеси (GMM) и почему мы должны..
Использование Python и DBSCAN от Sklearn для поиска основных образцов высокой плотности
Реализация алгоритма DBSCAN для поиска основных образцов DBSCAN - сокращение от Пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности - это алгоритм кластеризации на основе плотности. Кластеры формируются по параметрам плотности. Плотность в терминах DBSCAN означает количество точек, расположенных в данной области. Чем ближе точки друг к другу, тем больше будет плотность. У алгоритмов есть права, как у людей и корпораций? | Data..