Публикации по теме 'clustering'


Демистификация алгоритма EM — GMM
Введение В обширной сфере машинного обучения и статистики модели гауссовских смесей (GMM) выделяются как универсальный и мощный инструмент. Эти модели особенно хорошо подходят для решения сложных задач, связанных с кластеризацией, оценкой плотности и даже обнаружением аномалий. В этом сообщении блога мы глубоко погрузимся в мир моделей гауссовских смесей, изучая их фундаментальные концепции, приложения и способы их реализации. Понимание моделей гауссовой смеси (GMM) Что такое..
Неконтролируемое обучение — полный обзор
Что такое неконтролируемое машинное обучение? Это метод машинного обучения, при котором, в отличие от обучения на обучающем наборе данных (как при обучении с учителем), модель сама обнаруживает скрытые закономерности и идеи в данных. Даже не понимая, что означает каждая группа, она делит людей на группы на основе некоторых сходств. Я не буду кратко обсуждать каждый пункт в этом посте; вместо этого я просто приведу краткий обзор многих форм обучения без учителя. Люди часто..
Использование методов обучения без учителя для кластеризации данных и уменьшения размерности
Введение Неконтролируемое обучение — это тип машинного обучения, при котором модель не обучается на каких-либо размеченных данных. Вместо этого он сам изучает закономерности и отношения данных, используя сходства, такие как расстояния между точками данных. Неконтролируемое обучение является важным методом в области науки о данных, поскольку его можно использовать для выполнения широкого круга задач, таких как кластеризация данных, обнаружение аномалий, сегментация сущностей и..
Неконтролируемое обучение: кластеризация с использованием гауссовской смешанной модели (GMM)
Кластеризация — это фундаментальная задача неконтролируемого машинного обучения, которая включает в себя группировку точек данных на основе их сходства. Смешанная модель Гаусса (GMM) — это популярный метод кластеризации, который моделирует данные как смесь распределений Гаусса. GMM — это вероятностный метод кластеризации, который присваивает распределение вероятностей каждому кластеру, что обеспечивает более гибкую и точную кластеризацию, чем другие методы. GMM может моделировать кластеры..
Краткое руководство по кластеризации K-средних на примере Python (Scikit-learn)
Кластеризация K-средних — один из широко используемых алгоритмов кластеризации из-за его простоты. В одном предложении кластеризация K-средних сводится к выбору случайных центроидов и назначению близких точек данных к центроидам. В этой статье я объясню, как работает алгоритм кластеризации K-средних, и расскажу, как реализовать этот алгоритм с помощью Python. Кластеризация K-средних Вот как работает кластеризация K-средних. По сути, он повторяет перемещение центроидов и назначение..
Глубокая кластеризация с разреженными данными
Довольно «неглубокий» и простой подход к глубокой кластеризации многомерных данных с использованием Keras и множественного обучения за 3 простых шага 1. Введение Обычно мы группируем данные, чтобы найти или узнать о взаимосвязях и структурах, которые существуют в них, особенно когда наши данные слишком сложны или слишком многомерны для простой описательной статистики. Когда дело доходит до многомерных данных, иногда поражает, насколько информативным и полезным может быть простой..
Алгоритм ожидания-максимизации
Подход K-средних является примером кластеризации с жестким назначением, где каждая точка может принадлежать только одному кластеру. Алгоритм ожидания-максимизации - это способ обобщить подход к рассмотрению мягкого присвоения точек кластерам, чтобы каждая точка имела вероятность принадлежности к каждому кластеру. Модель гауссовой смеси Мы предполагаем, что каждый кластер Ci характеризуется многомерным нормальным распределением, т. Е. где среднее значение кластера и..