Pengenalan Artikel：Pengelompokan hierarki ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengumpulkan objek dalam set data berdasarkan persamaan. Kaedah ini berfungsi dengan membahagikan set data secara berperingkat kepada subset yang lebih kecil dan lebih kecil, akhirnya membentuk struktur hierarki di mana setiap subset boleh dilihat sebagai gugusan. Pengelompokan hierarki merangkumi dua jenis: aglomeratif dan pembahagian. Pengelompokan hierarki aglomeratif bermula dengan setiap objek sebagai gugusan awal dan kemudian secara beransur-ansur menggabungkan gugusan serupa sehingga semua objek digabungkan menjadi satu gugusan. Pengelompokan hierarki schizoidal bermula dengan keseluruhan set data sebagai gugusan awal dan kemudian secara beransur-ansur membahagikan gugusan itu kepada gugusan yang lebih kecil sehingga setiap objek membentuk gugusan yang berasingan. Kaedah pengelompokan hierarki memberikan fleksibiliti mengenai bilangan gugusan sambil juga menangkap

2024-01-23 komen 0  1116

Pengenalan Artikel：Pertama sekali, saya ingin mengatakan bahawa pengelompokan tergolong dalam pembelajaran pembelajaran mesin tanpa pengawasan, dan terdapat banyak kaedah, seperti K-means yang terkenal. Pengelompokan hierarki juga merupakan jenis pengelompokan dan juga sangat biasa digunakan. Seterusnya, saya akan menyemak secara ringkas prinsip asas K-means, dan kemudian perlahan-lahan memperkenalkan definisi dan langkah hierarki pengelompokan hierarki, yang akan lebih membantu untuk difahami oleh semua orang. Apakah perbezaan antara pengelompokan hierarki dan K-means? Cara K-means berfungsi boleh diringkaskan secara ringkas sebagai: Tentukan bilangan kluster (k) Pilih k titik secara rawak daripada data sebagai centroids Berikan semua titik kepada centroid gugusan terdekat Kira centroid bagi gugusan yang baru terbentuk Ulang langkah 3 dan 4 Ini ialah Proses berulang sehingga pusat gugusan yang baru terbentuk kekal tidak berubah atau bilangan maksimum lelaran dicapai

2023-04-11 komen 0  1915

Pengenalan Artikel：Algoritma pengelompokan hierarki ialah algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang mengumpulkan titik data Ia juga dipanggil pengelompokan hierarki atau algoritma pengelompokan hierarki. Ia secara berterusan menggabungkan titik atau kelompok yang paling serupa berdasarkan persamaan atau jarak antara titik, dan akhirnya memperoleh struktur pokok (juga dipanggil pokok pengelompokan atau pokok klasifikasi), membahagikan semua titik kepada beberapa kelompok . Python adalah salah satu bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dengan banyak

2023-06-10 komen 0  2563

Pengenalan Artikel：Pengelompokan hierarki ialah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang mengumpulkan pemerhatian yang serupa berdasarkan jarak atau ukuran persamaan. Kaedah pemautan menentukan cara jarak antara kelompok dikira. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah pautan yang digunakan dalam pengelompokan hierarki, termasuk pautan tunggal, pautan lengkap, pautan purata dan jumlah kuasa dua kaedah sisihan. Pautan tunggal, juga dikenali sebagai pautan jiran terdekat, mentakrifkan jarak antara dua gugusan sebagai jarak terpendek antara mana-mana dua titik dalam dua gugusan. Dalam erti kata lain, jarak antara dua kelompok ditentukan oleh jarak antara titik terdekat mereka. Walau bagaimanapun, pendekatan ini selalunya menghasilkan rantaian kelompok yang panjang dan sangat sensitif kepada outlier dan hingar dalam data. Pautan lengkap (Ccompletelinkage) juga dikenali sebagai

2024-01-22 komen 0  632

Pengenalan Artikel：Terdapat lima jenis analisis kelompok utama: Pengelompokan hierarki (berasaskan jarak) Pengelompokan separa (k-means, k-medoids, kabur c-means) Pengelompokan ketumpatan (DBSCAN, OPTICS) Pengelompokan spektrum (Rajah ciri Laplace) Algoritma pengelompokan lain ( berdasarkan model, rangkaian saraf)

2024-04-27 komen 0  406

Pengenalan Artikel：Analisis kluster ialah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengumpulkan titik data dengan ciri yang serupa. Kaedah analisis kelompok biasa termasuk: K-Means, pengelompokan hierarki, pengelompokan anjakan min, kaedah Ward, DBSCAN, OPTIK dan pengelompokan spektrum.

2024-04-27 komen 0  636

Pengenalan Artikel：Masalah penilaian kesan pengelompokan dalam algoritma pengelompokan memerlukan contoh kod khusus Pengelompokan ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelompokkan sampel yang serupa ke dalam satu kategori dengan mengelompokkan data. Dalam algoritma pengelompokan, cara menilai kesan pengelompokan adalah isu penting. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa penunjuk penilaian kesan pengelompokan yang biasa digunakan dan memberikan contoh kod yang sepadan. 1. Indeks penilaian kesan pengelompokan Pekali Siluet Pekali siluet menilai kesan pengelompokan dengan mengira kehampiran sampel dan tahap pemisahan daripada kelompok lain.

2023-10-10 komen 0  954

Pengenalan Artikel：Pemuatan Terlebih Operator dalam Hierarki Kelas: Amalan TerbaikApabila berurusan dengan hierarki kelas, adalah penting untuk mempertimbangkan pendekatan yang sesuai untuk...

2024-11-11 komen 0  331

Pengenalan Artikel：Analisis kluster ialah kaedah mengenal pasti corak yang wujud dalam data dengan mengelompokkannya ke dalam kluster yang serupa. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Tentukan ukuran persamaan; 2. Mulakan kelompok; Algoritma pengelompokan termasuk k-means, hierarki dan pengelompokan berasaskan kepadatan. Kelebihan termasuk penerokaan data, pembahagian pasaran dan pengesanan anomali, manakala had termasuk pergantungan pada langkah jarak, cabaran dalam menentukan bilangan kelompok dan kepekaan terhadap keadaan permulaan.

2024-04-27 komen 0  1160

Pengenalan Artikel：Pengelompokan data ialah teknik analisis data yang biasa digunakan yang boleh membantu kami mengumpulkan dan menganalisis sejumlah besar data untuk mendapatkan cerapan dan pemahaman yang lebih mendalam. Dalam Python, kita boleh menggunakan pelbagai algoritma pengelompokan untuk pengelompokan data, seperti K-Means, pengelompokan hierarki, DBSCAN, dll. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan teknologi pengelompokan dalam Python untuk analisis data dan memberikan contoh kod Python yang sepadan. 1. Konsep asas pengelompokan data Sebelum memahami cara menggunakan Python untuk pengelompokan data,

2024-01-22 komen 0  885

Pengenalan Artikel：Pengendali beban berlebihan== dalam Hierarki KelasDalam hierarki kelas, pengendali beban berlebihan== untuk memastikan perbandingan yang boleh disesuaikan dan tepat...

2024-11-08 komen 0  734

Pengenalan Artikel：Dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Java, kelas dan objek membentuk struktur hierarki. Kelas ialah pelan tindakan sesuatu objek dan mentakrifkan sifat dan kaedahnya. Objek ialah contoh kelas dan mempunyai sifat dan kaedah khusus untuk contoh itu. Inheritance Inheritance ialah konsep penting dalam pengaturcaraan berorientasikan objek yang membenarkan satu kelas (subclass) mewarisi sifat dan kaedah daripada kelas lain (kelas induk). Subkelas mewarisi sifat dan kaedah daripada kelas induk, tetapi juga boleh menentukan sifat dan kaedah khusus mereka sendiri. Hierarki Kelas Hierarki kelas di Jawa mengikuti perhubungan "is-a". Subkelas ialah bentuk "suatu" bagi kelas induknya. Sebagai contoh, kelas kereta boleh mewarisi daripada kelas kenderaan kerana kereta adalah kenderaan. Subkelas Subkelas ialah kelas yang mewarisi sifat dan kaedah kelas induk. Subkelas boleh melanjutkan atau mengubah suai

2024-03-15 komen 0  729

Pengenalan Artikel：Pada masa ini, banyak aplikasi seperti Google News menggunakan algoritma pengelompokan sebagai kaedah pelaksanaan utama Mereka boleh menggunakan sejumlah besar data tidak berlabel untuk membina pengelompokan topik yang berkuasa. Artikel ini memperkenalkan 6 jenis kaedah arus perdana daripada pengelompokan K-means yang paling asas kepada kaedah berasaskan kepadatan yang berkuasa Mereka masing-masing mempunyai bidang kepakaran dan senario mereka sendiri, dan idea asas tidak semestinya terhad kepada kaedah pengelompokan. Artikel ini akan bermula dengan pengelompokan K-means yang mudah dan cekap, dan kemudian memperkenalkan pengelompokan anjakan min, pengelompokan berasaskan ketumpatan, pengelompokan menggunakan campuran Gaussian dan kaedah jangkaan maksimum, pengelompokan hierarki dan pengesanan kumpulan graf yang sesuai untuk data berstruktur. Kami bukan sahaja akan menganalisis konsep pelaksanaan asas, tetapi juga memberikan kelebihan dan kekurangan setiap algoritma untuk menjelaskan senario aplikasi sebenar. Pengelompokan ialah teknik pembelajaran mesin yang melibatkan pengumpulan titik data. beri

2023-04-08 komen 0  2318

Pengenalan Artikel：Lebihan Operator dalam Hierarki Kelas: Amalan TerbaikOverloading Operator== untuk hierarki kelas boleh memberikan cabaran, terutamanya apabila...

2024-11-07 komen 0  994

Pengenalan Artikel：Penjelasan terperinci model k-means clustering dalam analisis Python Cluster ialah kaedah untuk menemui objek yang serupa dalam data. Dalam bidang seperti perlombongan data dan pembelajaran mesin, analisis kelompok digunakan secara meluas. k-means clustering adalah salah satu kaedah pengelompokan yang lebih biasa. Ia boleh membahagikan sampel dalam set data kepada k kelompok, dan perbezaan dalaman setiap kelompok adalah yang terkecil dan perbezaan antara kelompok adalah yang terbesar. Artikel ini akan memperkenalkan model k-means clustering dalam Python secara terperinci. Prinsip k-means clustering algoritma k-means clustering ialah

2023-06-10 komen 0  1995

Pengenalan Artikel：Dengan perkembangan teknologi data besar, analisis kelompok, sebagai kaedah analisis data yang penting, telah menarik lebih banyak perhatian. Dalam bahasa Python, terdapat juga banyak perpustakaan dan alatan analisis kelompok yang berkuasa, seperti scikit-learn, panda, dll. Hari ini kami akan memperkenalkan teknik analisis kelompok dalam Python. 1. Apakah analisis kelompok? Analisis kluster ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengklasifikasikan data Ia membahagikan titik data kepada beberapa kumpulan dengan menganalisis persamaan dalam set data, supaya perbezaan antara titik data dalam kumpulan diminimumkan.

2023-06-10 komen 0  3461

Pengenalan Artikel：Dalam keadaan biasa, kami menggunakan plot serakan untuk menggambarkan pengelompokan Walau bagaimanapun, plot serakan tidak sesuai apabila menggambarkan beberapa algoritma pengelompokan Oleh itu, dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara menggunakan dendrogram (Dendrogram) untuk Memvisualisasikan hasil pengelompokan kami. Peta Pokok Peta pokok ialah gambar rajah yang menunjukkan hubungan hierarki antara objek, kumpulan atau pembolehubah. Dendrogram terdiri daripada cawangan yang disambungkan pada nod atau kelompok yang mewakili kumpulan pemerhatian dengan ciri yang serupa. Ketinggian cawangan atau jarak antara nod menunjukkan betapa berbeza atau serupa kumpulan itu. Iaitu, semakin panjang cawangan atau semakin jauh jarak antara nod, semakin kurang persamaan kumpulan tersebut. Semakin pendek cawangan atau semakin kecil jarak antara nod, semakin serupa kumpulan itu. Dendrogram berguna untuk menggambarkan struktur data yang kompleks dan mengenal pasti nombor dengan ciri yang serupa.

2023-05-01 komen 0  1174

Pengenalan Artikel：Cara Menulis Algoritma Pengelompokan dalam PHP Algoritma Pengelompokan ialah teknik pembelajaran mesin yang biasa digunakan untuk mengumpulkan satu set data ke dalam kelompok yang serupa. Algoritma pengelompokan digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, seperti analisis pasaran, analisis rangkaian sosial, pengecaman imej, dsb. Artikel ini akan memperkenalkan cara menulis algoritma pengelompokan mudah menggunakan PHP dan memberikan contoh kod. Tentukan matlamat algoritma pengelompokan Sebelum menulis algoritma pengelompokan, anda perlu terlebih dahulu menentukan matlamat algoritma. Matlamat teras algoritma pengelompokan adalah untuk membahagikan data kepada kelompok dengan ciri yang serupa. Matlamat algoritma pengelompokan biasa termasuk K

2023-07-09 komen 0  901

Pengenalan Artikel：Cara menggunakan PHP untuk menulis algoritma pengelompokan kabur Pengenalan: Apabila jumlah dan dimensi data meningkat secara beransur-ansur, algoritma pengelompokan tradisional mungkin menunjukkan hasil yang buruk dalam beberapa senario. Algoritma pengelompokan kabur memperkenalkan konsep darjah kabur supaya titik data mempunyai darjah keahlian kabur antara pusat kelompok yang berbeza. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk menulis algoritma pengelompokan kabur mudah dan memberikan contoh kod. 1. Pengenalan kepada Prinsip Pengelompokan Kabur Matlamat algoritma pengelompokan kabur adalah untuk membahagikan set data kepada beberapa kelompok dengan darjah keahlian kabur yang tinggi. berbanding pengelompokan keras tradisional

2023-07-08 komen 0  1435

Pengenalan Artikel：Bagaimana untuk menulis algoritma pengelompokan K-means dalam Python? Algoritma pengelompokan K-means ialah algoritma perlombongan data dan pembelajaran mesin yang biasa digunakan yang boleh mengelaskan dan mengelompokkan set data mengikut atributnya. Artikel ini akan memperkenalkan cara menulis algoritma pengelompokan K-means dalam Python dan memberikan contoh kod khusus. Sebelum kita mula menulis kod, kita perlu memahami prinsip asas algoritma pengelompokan K-means. Langkah-langkah asas algoritma pengelompokan K-means adalah seperti berikut: Mulakan k centroids. Centroid merujuk kepada titik tengah gugusan, dan setiap titik data akan ditugaskan kepada yang paling hampir

2023-09-21 komen 0  913