ホームページ テクノロジー周辺機器 AI 階層的クラスタリングで使用されるさまざまなリンク方法

階層的クラスタリングで使用されるさまざまなリンク方法

Jan 22, 2024 pm 03:42 PM
機械学習

階層的クラスタリングで使用されるさまざまなリンク方法

階層クラスタリングは、距離または類似性の尺度に基づいて類似の観測値をグループ化する教師なし学習手法です。リンク方法によって、クラスター間の距離がどのように計算されるかが決まります。

この記事では、単一リンク、完全リンク、平均リンク、偏差二乗和法など、階層的クラスタリングで使用されるリンク法を紹介します。

単一リンケージ (単一リンケージ) は最近傍リンクとも呼ばれ、2 つのクラスター間の距離を 2 つのクラスター内の任意の 2 点間の最短距離として定義します。言い換えれば、2 つのクラスター間の距離は、それらの最も近い点間の距離によって決まります。ただし、このアプローチではクラスターの長いチェーンが生成されることが多く、データ内の外れ値やノイズの影響を非常に受けやすくなります。

完全リンケージ (Ccomplete リンケージ) は、最遠近傍リンクとも呼ばれ、2 つのクラスター内の任意の 2 点間の最長距離を使用して 2 つのクラスター間の距離を決定します。これは、2 つのクラスター間の距離が、それらの最も遠い点間の距離によって定義されることを意味します。完全なリンケージ手法では、データ内の外れ値やノイズの影響を受けにくいコンパクトな球状クラスターが生成される傾向があります。

平均リンケージ法は、2 つのクラスター間の距離を、2 つのクラスター内のすべての点のペア間の平均距離として計算します。このアプローチでは、単一のリンクによって生成される長い鎖状クラスターと完全なリンクによって生成されるコンパクトな球状クラスターの間のクラスター形態が生成される傾向があります。

Ward リンケージ法 (最小分散リンケージとも呼ばれます) は、2 つのクラスターがマージされたときの分散の増加を最小限に抑えて、2 つのクラスター間の距離を決定するために使用されます。この方法では、同様の分散とサイズを持つクラスターが生成される傾向があります。

階層的クラスタリングで使用されるリンク方法の選択は、クラスタリングの結果に重要な影響を与えます。リンク方法が異なると、クラスタリング出力も異なります。単一結合法はクラスターの長い鎖を形成する傾向があり、完全結合法はコンパクトな球状クラスターを生成し、平均結合法はその間のクラスターを生成します。さらに、偏差の二乗和の法則により、同様の分散とサイズを持つクラスターが生成されます。特定のリンク方法を選択する前に、データの特性と現在のタスクの目標を注意深く検討する必要があります。これはクラスタリングの結果に重要な影響を与えるためです。

以上が階層的クラスタリングで使用されるさまざまなリンク方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

オープンソースの無料画像注釈ツールおすすめ 15 選 オープンソースの無料画像注釈ツールおすすめ 15 選 Mar 28, 2024 pm 01:21 PM

画像の注釈は、ラベルまたは説明情報を画像に関連付けて、画像の内容に深い意味と説明を与えるプロセスです。このプロセスは機械学習にとって重要であり、画像内の個々の要素をより正確に識別するために視覚モデルをトレーニングするのに役立ちます。画像に注釈を追加することで、コンピュータは画像の背後にあるセマンティクスとコンテキストを理解できるため、画像の内容を理解して分析する能力が向上します。画像アノテーションは、コンピュータ ビジョン、自然言語処理、グラフ ビジョン モデルなどの多くの分野をカバーする幅広い用途があり、車両が道路上の障害物を識別するのを支援したり、障害物の検出を支援したりするなど、幅広い用途があります。医用画像認識による病気の診断。この記事では主に、より優れたオープンソースおよび無料の画像注釈ツールをいくつか推奨します。 1.マケセンス

この記事では、SHAP: 機械学習のモデルの説明について説明します。 この記事では、SHAP: 機械学習のモデルの説明について説明します。 Jun 01, 2024 am 10:58 AM

機械学習とデータ サイエンスの分野では、モデルの解釈可能性が常に研究者や実務家に焦点を当ててきました。深層学習やアンサンブル手法などの複雑なモデルが広く適用されるようになったことで、モデルの意思決定プロセスを理解することが特に重要になってきました。 Explainable AI|XAI は、モデルの透明性を高めることで、機械学習モデルに対する信頼と自信を構築するのに役立ちます。モデルの透明性の向上は、複数の複雑なモデルの普及や、モデルを説明するための意思決定プロセスなどの方法によって実現できます。これらの方法には、特徴重要度分析、モデル予測間隔推定、ローカル解釈可能性アルゴリズムなどが含まれます。特徴重要度分析では、入力特徴に対するモデルの影響度を評価することで、モデルの意思決定プロセスを説明できます。モデルの予測間隔の推定

透明!主要な機械学習モデルの原理を徹底的に分析! 透明!主要な機械学習モデルの原理を徹底的に分析! Apr 12, 2024 pm 05:55 PM

平たく言えば、機械学習モデルは、入力データを予測された出力にマッピングする数学関数です。より具体的には、機械学習モデルは、予測出力と真のラベルの間の誤差を最小限に抑えるために、トレーニング データから学習することによってモデル パラメーターを調整する数学関数です。機械学習には、ロジスティック回帰モデル、デシジョン ツリー モデル、サポート ベクター マシン モデルなど、多くのモデルがあります。各モデルには、適用可能なデータ タイプと問題タイプがあります。同時に、異なるモデル間には多くの共通点があったり、モデル進化の隠れた道が存在したりすることがあります。コネクショニストのパーセプトロンを例にとると、パーセプトロンの隠れ層の数を増やすことで、それをディープ ニューラル ネットワークに変換できます。パーセプトロンにカーネル関数を追加すると、SVM に変換できます。これです

学習曲線を通じて過学習と過小学習を特定する 学習曲線を通じて過学習と過小学習を特定する Apr 29, 2024 pm 06:50 PM

この記事では、学習曲線を通じて機械学習モデルの過学習と過小学習を効果的に特定する方法を紹介します。過小適合と過適合 1. 過適合 モデルがデータからノイズを学習するためにデータ上で過学習されている場合、そのモデルは過適合していると言われます。過学習モデルはすべての例を完璧に学習するため、未確認の新しい例を誤って分類してしまいます。過適合モデルの場合、完璧/ほぼ完璧なトレーニング セット スコアとひどい検証セット/テスト スコアが得られます。若干修正: 「過学習の原因: 複雑なモデルを使用して単純な問題を解決し、データからノイズを抽出します。トレーニング セットとしての小さなデータ セットはすべてのデータを正しく表現できない可能性があるため、2. 過学習の Heru。」

宇宙探査と人類居住工学における人工知能の進化 宇宙探査と人類居住工学における人工知能の進化 Apr 29, 2024 pm 03:25 PM

1950 年代に人工知能 (AI) が誕生しました。そのとき、研究者たちは、機械が思考などの人間と同じようなタスクを実行できることを発見しました。その後、1960 年代に米国国防総省は人工知能に資金を提供し、さらなる開発のために研究所を設立しました。研究者たちは、宇宙探査や極限環境での生存など、多くの分野で人工知能の応用を見出しています。宇宙探査は、地球を超えた宇宙全体を対象とする宇宙の研究です。宇宙は地球とは条件が異なるため、極限環境に分類されます。宇宙で生き残るためには、多くの要素を考慮し、予防策を講じる必要があります。科学者や研究者は、宇宙を探索し、あらゆるものの現状を理解することが、宇宙の仕組みを理解し、潜在的な環境危機に備えるのに役立つと信じています。

C++ での機械学習アルゴリズムの実装: 一般的な課題と解決策 C++ での機械学習アルゴリズムの実装: 一般的な課題と解決策 Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

説明可能な AI: 複雑な AI/ML モデルの説明 説明可能な AI: 複雑な AI/ML モデルの説明 Jun 03, 2024 pm 10:08 PM

翻訳者 | Li Rui によるレビュー | 今日、人工知能 (AI) および機械学習 (ML) モデルはますます複雑になっており、これらのモデルによって生成される出力はブラックボックスになっており、関係者に説明することができません。 Explainable AI (XAI) は、利害関係者がこれらのモデルがどのように機能するかを理解できるようにし、これらのモデルが実際に意思決定を行う方法を確実に理解できるようにし、AI システムの透明性、信頼性、およびこの問題を解決するための説明責任を確保することで、この問題を解決することを目指しています。この記事では、さまざまな説明可能な人工知能 (XAI) 手法を検討して、その基礎となる原理を説明します。説明可能な AI が重要であるいくつかの理由 信頼と透明性: AI システムが広く受け入れられ、信頼されるためには、ユーザーは意思決定がどのように行われるかを理解する必要があります

機械学習における Golang テクノロジーの今後の動向の展望 機械学習における Golang テクノロジーの今後の動向の展望 May 08, 2024 am 10:15 AM

機械学習の分野における Go 言語の応用可能性は次のとおりです。 同時実行性: 並列プログラミングをサポートし、機械学習タスクにおける計算量の多い操作に適しています。効率: ガベージ コレクターと言語機能により、大規模なデータ セットを処理する場合でもコードの効率が保証されます。使いやすさ: 構文が簡潔なので、機械学習アプリケーションの学習と作成が簡単です。

See all articles