강의 중급  11265

코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.

강의 고급의  17590

코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.

강의 고급의  11303

코스소개："Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.

코스소개：계층적 클러스터링은 유사성을 기반으로 데이터 세트의 개체를 그룹화하는 데 사용되는 비지도 학습 방법입니다. 이 방법은 데이터 세트를 점점 더 작은 하위 세트로 점차적으로 나누어 최종적으로 각 하위 세트를 클러스터로 볼 수 있는 계층 구조를 형성하는 방식으로 작동합니다. 계층적 클러스터링에는 응집형과 분할형의 두 가지 유형이 있습니다. 응집적 계층적 클러스터링은 각 개체를 초기 클러스터로 시작한 다음 모든 개체가 하나의 클러스터로 병합될 때까지 유사한 클러스터를 점차적으로 병합합니다. 분열성 계층적 클러스터링은 전체 데이터 세트를 초기 클러스터로 시작한 다음 각 개체가 별도의 클러스터를 형성할 때까지 클러스터를 더 작은 클러스터로 점차 분할합니다. 계층적 클러스터링 방법은 클러스터 수에 대한 유연성을 제공하는 동시에

2024-01-23 논평 0  1116

코스소개：这篇文章主要介绍了Python聚类算法之凝聚层次聚类的原理与具体使用技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

2016-06-10 논평 0  3439

코스소개：계층적 군집화는 거리 또는 유사성 척도를 기반으로 유사한 관찰을 그룹화하는 비지도 학습 기술입니다. 연결 방법에 따라 클러스터 간의 거리가 계산되는 방식이 결정됩니다. 이 기사에서는 단일 연결, 완전 연결, 평균 연결 및 편차 제곱합 방법을 포함하여 계층적 군집화에 사용되는 연결 방법을 소개합니다. 가장 가까운 이웃 링크라고도 하는 단일 연결은 두 군집 사이의 거리를 두 군집에 있는 두 점 사이의 최단 거리로 정의합니다. 즉, 두 군집 사이의 거리는 가장 가까운 점 사이의 거리에 따라 결정됩니다. 그러나 이 접근 방식은 긴 클러스터 체인을 초래하는 경우가 많으며 데이터의 이상값과 노이즈에 매우 민감합니다. 완전 연결(Ccompletelinkage)이라고도 함

2024-01-22 논평 0  632

코스소개：군집 분석에는 다섯 가지 주요 유형이 있습니다. 계층적 군집화(거리 기반) 분할 군집화(k-평균, k-medoids, 퍼지 c-평균) 밀도 군집화(DBSCAN, OPTICS) 스펙트럼 군집화(라플라스 특성 그림) 기타 군집화 알고리즘( 모델, 신경망 기반)

2024-04-27 논평 0  406

코스소개：클러스터 분석은 유사한 특성을 가진 데이터 포인트를 그룹화하는 데 사용되는 비지도 학습 기술입니다. 일반적인 군집 분석 방법에는 K-평균, 계층적 군집화, 평균 이동 군집화, Ward 방법, DBSCAN, OPTICS 및 스펙트럼 군집화가 포함됩니다.

2024-04-27 논평 0  635