Video: Маалыматтарды иштетүүдө жакындык деген эмне?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Жакындык чаралар Окшоштук жана Окшош эместик чараларына тиешелүү. Окшоштук жана Окшош эместик маанилүү, анткени алар бир нече адамдар тарабынан колдонулат маалыматтарды казып алуу кластерлөө, жакынкы кошуналарды классификациялоо жана аномалияларды аныктоо сыяктуу ыкмалар.
Буга байланыштуу, жакындык чара деген эмне?
Жакындык чаралары эмпирикалык изилдөөнүн негизин түзгөн объекттердин, предметтердин, стимулдардын же адамдардын ортосундагы окшоштук же окшош эместикти мүнөздөйт.
Жогорудагыдан тышкары, матрицанын жакындыгын кантип табасыз? Дистанция матрицасы
- Объекттин ортосундагы жакындык аралык матрицасы катары өлчөнө алат.
- Мисалы, А = (1, 1) жана В = (1,5, 1,5) объектинин ортосундагы аралык катары эсептелинет.
- D = (3, 4) жана F = (3, 3.5) объектинин ортосундагы аралыктын дагы бир мисалы катары эсептелет.
Ошентип, маалыматтарды иштетүүдө окшоштук жана окшош эместик деген эмне?
Окшоштук жана окшош эместик кийинкилер маалыматтарды казып алуу концепцияларды талкуулайбыз. Окшоштук экөөнүн канчалык окшоштугунун сандык көрсөткүчү маалыматтар объекттер болуп саналат, жана окшош эместик эки айырмачылыктын сандык өлчөмү болуп саналат маалыматтар объектилер болуп саналат.
Окшош эместик матрицасы деген эмне?
The Окшош эместик матрицасы болуп саналат матрица бул эки топтомдун ортосундагы жуптук окшоштукту билдирет. Бул төрт бурчтуу жана симметриялуу. Диагоналдык мүчөлөр нөл катары аныкталат, бул нөлдүн өлчөмү экенин билдирет окшош эместик элемент менен анын ортосунда.
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;
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
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