Kursus Pertengahan  11265

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  17590

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  11303

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  1116

Pengenalan Kursus：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 Kursus：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  2562

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  632

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  406