Мазмуну:
Video: Маалыматтарды иштетүүдө кластерлөөнүн талаптары кандай?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-18 08:26
Кластердик алгоритм канааттандырууга тийиш болгон негизги талаптар:
- масштабдуулугу ;
- атрибуттардын ар кандай түрлөрү менен иштөө;
- ыктыярдуу формадагы кластерлерди табуу;
- киргизүү параметрлерин аныктоо үчүн домен билимине минималдуу талаптар;
- ызы-чуу жана четтөөлөр менен күрөшүү жөндөмдүүлүгү;
Мындан тышкары, маалымат иштетүүдө кластерлөө кантип колдонулат?
Киришүү. Бул маалыматтарды казып алуу техника колдонулган жайгаштыруу маалыматтар элементтери менен байланышкан топторго. Кластерлөө бөлүү процесси болуп саналат маалыматтар (же объекттерди) бир класска, The маалыматтар бир класста башка класстарга караганда бири-бирине көбүрөөк окшош кластер.
Ошо сыяктуу эле, кластерлөө эмне үчүн колдонулат? Кластерлөө көзөмөлсүз окутуу ыкмасы болуп саналат жана статистикалык маалыматтарды талдоо үчүн жалпы ыкмасы болуп саналат ичинде колдонулат көп талаалар. Маалымат илиминде биз колдоно алабыз кластерлөө Колдонгондо маалымат пункттары кайсы топторго кирээрин көрүү менен биздин маалыматтардан баалуу түшүнүктөрдү алуу үчүн талдоо кластерлөө алгоритм.
Ошентип, эмне үчүн маалымат казып алууда кластердик керек?
Кластерлөө маалыматтарда маанилүү талдоо жана маалыматтарды казып алуу колдонмолор. Бул бир эле топтогу объекттер башка топторго караганда бири-бирине көбүрөөк окшош болушу үчүн объекттердин жыйындысын топтоо милдети ( кластерлер ). Бөлүү центроидге негизделген кластерлөө ; к-орточо мааниси белгиленет.
Кластерлөө деген эмне жана анын маалыматтарын иштетүүдө түрлөрү?
Кластерлөө методдору көп вариантта окшош объекттердин топторун аныктоо үчүн колдонулат маалыматтар маркетинг, био-медициналык жана гео-мейкиндик сыяктуу тармактардан чогултулган топтомдор. Алар башкача түрлөрү нын кластерлөө ыкмалары, анын ичинде: Бөлүү ыкмалары. Иерархиялык кластерлөө . бүдөмүк кластерлөө.
Сунушталууда:
Маалыматтарды иштетүүдө кандай типтеги маалымат өндүрүлөт?
Маалыматтарды казып алуу - бул маалыматтар арасында күтүлбөгөн / мурда белгисиз мамилелерди табуу. Бул машина үйрөнүү, статистика, AI жана маалымат базасы технологиясын колдонгон көп дисциплинардык көндүм. Data Mining аркылуу алынган түшүнүктөр маркетинг, алдамчылыкты аныктоо жана илимий ачылыштар үчүн колдонулушу мүмкүн
Маалыматтарды иштетүүдө кластердик анализ деген эмне?
Кластерлөө – бул абстракттуу объекттердин тобун окшош объекттердин класстарына түзүү процесси. Эсте турган пункттар. Маалымат объекттеринин кластерин бир топ катары кароого болот. Кластердик талдоо жүргүзүүдө биз адегенде маалыматтар топтомун маалыматтарды окшоштугуна жараша топторго бөлүп, анан топторго энбелгилерди дайындайбыз
Кластерлөөнүн кайсы түрү чоң маалыматтарды иштете алат?
Иерархиялык кластерлөө чоң маалыматтарды жакшы иштете албайт, бирок K Deans кластерлөө жасай алат. Себеби, K Орточосунун убакыт татаалдыгы сызыктуу, б.а. O(n), ал эми иерархиялык кластердик квадраттык, башкача айтканда, O(n2)
Маалыматтарды иштетүүдө классификациялоо ыкмалары кандай?
Маалыматтарды казып алуу милдеттердин алты жалпы класстарын камтыйт. Аномалияларды аныктоо, Ассоциация эрежелерин үйрөнүү, Кластерлөө, Классификация, Регрессия, Жыйынтыктоо. Классификация маалыматтарды казып алуунун негизги ыкмасы жана ар кандай тармактарда кеңири колдонулат
Маалыматтарды иштетүүдө көп катмарлуу перцептрон деген эмне?
Көп катмарлуу перцептрон (MLP) – алдыга багыт берүүчү жасалма нейрон тармагынын (ANN) классы. Киргизүү түйүндөрүнөн тышкары, ар бир түйүн сызыктуу эмес активдештирүү функциясын колдонгон нейрон болуп саналат. MLP окутуу үчүн backpropagation деп аталган көзөмөлдөнгөн окутуу ыкмасын колдонот