Публикации по теме 'clustering'


Жесткое машинное обучение против мягкой кластеризации
Понять, где подходят алгоритмы кластеризации машинного обучения В этой статье представлен обзор двух форм кластеризации, известных как жесткая и мягкая кластеризация. Хотя мягкая кластеризация не освещается в большинстве статей о машинном обучении, важно понимать ее, поскольку многие проблемы могут быть решены с помощью алгоритмов мягкой кластеризации. Мы не должны игнорировать мягкую кластеризацию из нашего набора алгоритмов машинного обучения. Что такое кластеризация? Иногда..
Какой метод кластеризации использовать среди K-средних, DBScan, Single-Linkage
Когда для одной и той же цели используются разные техники, довольно сложно выбрать правильную технику. Итак, давайте кратко поговорим о том, когда использовать различные методы кластеризации. К-средних: К-средних — это широко популярный метод кластеризации, и на то есть причина. * Это быстрый метод кластеризации. При реализации на больших наборах данных производительность резко различается по сравнению с другими методами. * Но вам нужно найти правильное значение k для вашего набора..
BIRCH : РЕШЕНИЕ ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦИИ БОЛЬШИХ БАЗ ДАННЫХ
Согласно Википедии: Береза ​​— тонколиственное листопадное лиственное дерево рода Betula семейства Betulaceae, к которому также относятся ольха, лещина и грабы. Он тесно связан с буково-дубовым семейством Fagaceae. Род Betula включает от 30 до 60 известных таксонов, 11 из которых занесены в Красный список исчезающих видов МСОП 2011 года. Береза, которую мы собираемся здесь обсудить, не эта береза. Извините, ботаники, вы можете отправиться в другие места, чтобы узнать об этом...
Анализ результатов общих выборов в Великобритании с помощью машинного обучения
Кластеризация и классификация округов по всей Англии. Введение В 22:00 12 декабря 2019 года экзитпол стал первым показателем результатов всеобщих выборов в Великобритании. Опрос точно предсказал результаты выборов, опросив более 20 000 человек в 144 округах Англии, Шотландии и Уэльса. В этой статье машинное обучение используется для демонстрации взаимосвязи между результатами выборов и социально-экономическими условиями в каждом округе Англии. Это было вызвано интересом к..
GSOC — Интеграция модели кластеризации в рабочую архитектуру augur.
В предыдущие недели я экспериментировал с различными моделями машинного обучения, используя блокнот Jupyter. Следующим важным шагом является интеграция модели машинного обучения в архитектуру программного обеспечения Augur, чтобы конечный пользователь мог начать собирать информацию из своих данных. Augur состоит из двух типов воркеров — воркеров по сбору данных и воркеров по анализу данных. Первый собирает данные репозитория из разных источников, таких как GitHub, GitLab и т. д., а второй..
Введение в неконтролируемое обучение
Введение Неконтролируемое обучение — это метод машинного обучения, который позволяет выявлять закономерности в данных без каких-либо предварительных знаний о результате. В отличие от обучения с учителем, которое основано на размеченных данных, обучение без учителя работает с неразмеченными данными. Это делает его мощным инструментом для исследования данных, кластеризации и обнаружения аномалий. В этой статье мы подробно обсудим неконтролируемое обучение, начиная с его основ, типов,..
Машинное обучение   —   Кластеризация с использованием метода K-средних — пример клиента торгового центра
Отказ от ответственности: эта история — всего лишь сценарий для Project Practice. Весь набор данных, используемый здесь, является поддельным, поэтому конфиденциальность отсутствует. Сегментация клиентов может быть мощным инструментом для определения потребностей клиентов и предотвращения неудовлетворенных клиентов. В этом случае будет некоторая доступная информация о клиентах Пользовательский ИД Пол Возраст Годовой доход Кредитный рейтинг Импорт библиотек и данных..