Video: Маалыматтарды иштетүүдө кластердик анализ деген эмне?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Кластерлөө – бул абстракттуу объекттердин тобун окшош объекттердин класстарына түзүү процесси. Эсте турган пункттар. А кластер нын маалыматтар объекттерди бир топ катары кароого болот. кылып жатканда кластердик анализ , биз алгач топтомун бөлөбүз маалыматтар негизинде топторго бөлүнөт маалыматтар окшоштук, анан топторго энбелгилерди дайындаңыз.
Ошо сыяктуу эле, кластердик анализ деген эмнени түшүнөсүз?
Кластердик анализ окшош мүнөздөмөлөргө ээ объекттердин же чекиттердин жыйындысын камтыган статистикалык классификация ыкмасы болуп саналат чогуу топтошкон кластерлер . Максаты кластердик анализ алардан көбүрөөк түшүнүк алуу үчүн байкалган маалыматтарды маанилүү структураларга уюштуруу болуп саналат.
Андан тышкары, кластердик ыкма деген эмне? Кластерлөө ыкмалары маркетинг, био-медициналык жана геомейкиндик сыяктуу тармактардан чогултулган көп варианттуу маалымат топтомдорундагы окшош объекттердин топторун аныктоо үчүн колдонулат. Алар ар кандай түрлөрү болуп саналат кластерлөө ыкмалары , анын ичинде: Бөлүү ыкмалары . Иерархиялык кластерлөө . Моделге негизделген кластерлөө.
Ошо сыяктуу эле, адамдар кластердик анализ жана анын түрлөрү деген эмне?
таралган колдонмолор кластердик анализ бизнес шартында кардарларды же иш-аракеттерди сегменттөө болуп саналат. Бул постто биз төрт негизги изилдейбиз түрлөрү нын кластердик анализ маалымат илиминде колдонулат. Булар түрлөрү Centroid болуп саналат Кластерлөө , тыгыздыгы Кластерлөө Бөлүштүрүү Кластерлөө , жана Байланыш Кластерлөө.
Эмне үчүн кластердик анализ жасайбыз?
Кластердик анализ кардарлардын дискреттик топторун, сатуу бүтүмдөрүн, же жүрүм-турум жана нерселердин башка түрлөрүн аныктоо үчүн зарыл болгон ар кандай уюм үчүн күчтүү маалымат казып алуу куралы боло алат. Мисалы, камсыздандыруу провайдерлери колдонушат кластердик анализ алдамчылык дооматтарды аныктоо үчүн, жана банктар кредиттик скоринг үчүн колдонушат.
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 кластерлөөнүн талаптары кандай?
Кластерлөө алгоритми канааттандырууга тийиш болгон негизги талаптар: масштабдуулук; 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;
SQL сервериндеги кластердик жана кластердик эмес индекстин ортосунда кандай айырма бар?
Кластердик индекстер таблицада физикалык түрдө сакталат. Бул алардын эң ылдам экенин жана ар бир таблицада бир гана кластердик индекске ээ боло аласыз дегенди билдирет. Кластердик эмес индекстер өзүнчө сакталат жана сиз каалагандай көпкө ээ боло аласыз. Эң жакшы вариант - кластердик индексиңизди эң көп колдонулган уникалдуу тилкеге, адатта ПКга коюу
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
Маалыматтарды иштетүүдө жакындык деген эмне?
Жакындык өлчөмдөрү Окшоштук жана Окшош эместик чараларына тиешелүү. Окшоштук жана окшош эместик маанилүү, анткени алар кластерлөө, жакынкы кошуна классификациясы жана аномалияларды аныктоо сыяктуу бир катар маалыматтарды казып алуу ыкмаларында колдонулат