Kursus Pertengahan  11270

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17593

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  11305

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：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  1120

Pengenalan Kursus：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 komen 0  3444

Pengenalan Kursus：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  635

Pengenalan Kursus：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  408

Pengenalan Kursus：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  642