Koshti Data Mining

Klasterlashning zichligini qayta tekshirish
K-vositalarni kuzatish usuli yordamida klaster tahlili natijalarini olgandan so'ng, klasterlashning to'g'riligini tekshiring (klaster shkalasi bittadan bitta deb hisoblanadimi yoki yo'qligini baholash uchun).
Shuning uchun teri klasterining o'rtacha qiymati ishlab chiqilgan. Yaxshi klasterlash bilan, kuchli g'azablangan yoki ularning katta qismini xohlaydigan barcha g'alabalar uchun aybni o'rtadagilardan olib tashlash kerak.
K-o'rtacha algoritmining afzalliklari:

• vikoristannyaning soddaligi;

  
  

• shvidkist vikoristannya;

  
  

• algoritm uchun aql va shaffoflik.

  
  

k-o'rtacha algoritmining kamchiliklari:

• Algoritm wikidivlarga nisbatan sezgirroq, shuning uchun u o'rtacha qiymatni qo'llab-quvvatlaydi.

  
  

Muammoning mumkin bo'lgan echimlari ê vikoristannya algoritmini o'zgartirish k-mediani algoritmi;

• algoritm katta ma'lumotlar bazalariga to'g'ri qo'llanilishi mumkin. Biz muammolarni ko'rishimiz va ma'lumotlarni tanlashda g'alaba qozonishimiz mumkin.

  
  

Bayesovskiy Mereji

INformasi suv omborining nazariy, jo‘nashning hushyorligi (Chi Suvoro: Vidsutsetya qobiliyatsiz), yak faktlar faktining natijasi natijalarida, kurash ortida, harakatlar ortida.
Grafikdagi elementlarni aylantiradigan to'g'ri yo'lni ko'rishda elementlar orasidagi bo'shliqlarni tasavvur qilish oson va intuitiv ravishda oqilona. X va y elementlari orasidagi mavjudligi o'rta asossiz emas va uchinchi element z yordamida o'rnatilganligi sababli, z elementi x va y o'rtasidagi yo'lda ekanligini tekshirish mantiqan to'g'ri keladi. Bunday tugun-vositachilar x va y, tobto o'rtasidagi nobudlikni "kashf qiladilar". in'ektsiyadagi oraliq bo'lmagan omillarning ma'lum ahamiyati uchun ular orasidagi ruhiy mustaqillik holatini modellashtirish.Modellashtirishning bunday tili Bayes o'lchovlari bo'lib, ular bitta mavzu bo'yicha tushunchalar o'rtasida intellektual omonatlarning inventarizatsiyasi bo'lib xizmat qiladi.
Baiesovski merezhí - bu o'zgarishlarning ko'pligi va bu o'zgarishlarning yaxshilanishi bilan harakatlanuvchi ko'rishning rivojlanishi o'rtasidagi harakatlanuvchi o'zgarishlarning namoyon bo'lishining grafik tuzilishi."Naívna" (Bayesovska) tasnifi - tasniflash usulining tushunchasi va hikmatini to'ldirish. "Naivna" o'zaro to'g'risida qabuldan chiqqanlarga chaqiriladimustaqillik belgisi.
Dominant tasnifi:
1. Vykoristannya barcha zminnyh va ular o'rtasidagi barcha o'g'itlar belgilash.
2. Ba'zi o'zgarishlarga ruxsat berish uchun ikkitasining mavjudligi:

• barcha o'zgarishlar shunga qaramay muhim;

  
  

• barcha o'zgarishlar statistik jihatdan mustaqil, tobto. Bir o'zgarishning ma'nosi boshqasining ma'nosi haqida hech narsa aytmaydi.

  
  

Bayes choralarini tuzatishning ikkita asosiy stsenariysi mavjud:

1. Tavsif tahlili. Grafikning ko'rinishida mavzu maydoni ko'rsatiladi, uning tugunlari tushuniladi va strelkalar bilan ko'rsatilgan to'g'rilangan yoylar ular va tushunuvchilar o'rtasidagi uzluksiz yiqilishni ko'rsatadi. X va y tushunchalari o'rtasidagi bog'liqlik: x ning ma'nosini bilish y ning ma'nosini ko'proq bilishga yordam beradi. Ularning orasidagi aqliy mustaqillikni tushunish modellari o'rtasida uzluksiz aloqa mavjudligi, bunday to'plamning ma'nolarini hisobga olgan holda, "bo'lingan" narsani tushunish uchun. Misol uchun, rozmyr vzuttya bolalar, shubhasiz, po'yazaní z umínnyam bolalar vykom o'qib. Shunday qilib, ongni yaxshiroq tushunish bola allaqachon o'qiyotgandek ajoyib taassurot qoldiradi, ammo agar biz yoshdan xabardor bo'lsak, ongning ongini bilish endi bizga bolaning sog'lig'i haqida qo'shimcha ma'lumot bermaydi. o'qishdan oldin.

Boshqa, ko'payib borayotgan dumba kabi, biz bir vaqtning o'zida tovuq va sovuq kabi bog'lanmagan omil sifatida qarashimiz mumkin. Va bir alomatdan xabardor bo'lganimizdek, masalan, odam yolg'on yo'taldan aziyat chekadi, keyin odamni kuydirmaslik kerakligini bilish, odamning sovuq bo'lishidan xabardor bo'lishimizga yordam beradi.

2. Tasniflash va prognozlash. Bayesovska merezha, past intellektual mustaqillikni tushunish imkonini beradi, ikki kishilik to'shakda parametrlar sonini o'zgartirishga imkon beradi, ma'lumotlarning haqiqiy majburiyatlari bo'yicha baholashga ishonish imkonini beradi. Shunday qilib, 10 ta o'zgarishlar bilan teri 10 qiymatni olishi mumkin, uyqusiragan atirguldagi parametrlar soni 10 milliard - 1. Agar ruxsat bersangiz, ular orasida bir turdagi o'zgarishlar 2 dan kam bo'lsa, u holda parametrlar soni o'simlikda 8 * (10-1) + (10 * 10-1) \u003d 171. Men resurslarni hisoblash nuqtai nazaridan realistman, uxlab yotgan atirgulning modeli, tushunishning ma'nosi qanday bo'lishidan qat'i nazar, biz taxmin qilishimiz mumkin. , masalan, boshqalarning boshqa ma'nolarini tushunish uchun ikkinchi tushunishning eng muhim ma'nosi.
DataMining usuliga Bayes o'lchovlarining quyidagi qiymatlarini belgilang:
Modelda minimal o'zgarishlar o'rtasida kamchilik mavjud, bu esa osonlikcha imkon beradiba'zi bir ma'noga ega bo'lgan, ba'zi o'zgarishlar noma'lum bo'lgan vaziyatlarni umumlashtiring;
Bayes o'lchovlari oddiygina talqin qilinadi va bosqichda ruxsat etiladibashoratli modellashtirish "nima, nima" stsenariysi uchun tahlilni o'tkazish oson;
Bayes usuli tabiiy tartibni qonunlarni o'zgartirishga imkon beradi,ma'lumotlardan olingan, ya'ni, masalan, ekspert bilimlari, aniq ko'rinishdan olingan;
Bayesian Merezdan foydalanish qayta tayyorlash muammosini hal qilishga imkon beradi(overfitting), ya'ni zaif tomoni bo'lgan ortiqcha moslama modeliboy usullar (masalan, daraxt yechimlari va neyron tarmoqlar).
Naivno-Bayesian pidkhid juda qisqa bo'lishi mumkin:
Faqat barcha kirishlar bo'lsa, zukkolikni to'g'ri ko'paytiringhaqiqatning o'zgarishi statistik jihatdan mustaqildir; ko'pincha tsey usulikam baholangan aql statistik bilan yaxshi natijalarga erishish uchun ko'rsatishmustaqillik, lekin nazariy jihatdan bunday vaziyatni katlama mumkinnavchanní bayêsívskih merezhga asoslangan usullar;
Uzluksiz o'zgarishlarni to'xtatmasdan mumkin emas - bu kerakatributlar diskret bo'lishi uchun intervalli shkalaga o'tkazish; ammoboshqalarning o'zgarishi muhim qonuniyatlarning yo'qolishiga olib kelishi mumkin;
Naive-bayesian yondashuvining tasnifi natijasida ular kamroq qo'shiladikirish o'zgarishlarining individual qiymatlari, bug 'in'ektsiyalarining kombinatsiyasi yokiBu erda turli xil atributlarning uch barobar qiymatlari himoyalanmagan. Tse yaxshilanishi mumkinbashorat qilishning aniqligi nuqtai nazaridan tasniflash modelining sifati,ammo, bu qayta ko'rib chiqilayotgan variantlar sonini oshiradi.
Qismli neyron tarmoqlari
Neyron tarmoqlarning bo'laklari (berilgan neyron tarmoqlari) sinxron va asinxron bo'lishi mumkin.Sinxron neyron tarmoqlarda teri momenti o'z vaqtida kamroq bo'ladi bitta neyron. Asenkronda - lager darhol neyronlarning butun guruhida, qoida tariqasida, hammasida o'zgaradi to'p. Sharuvaty va povyazany merezha - Siz ikkita asosiy arxitekturani ko'rishingiz mumkin.Sharuvatyh merezhakh kaliti to'pni tushunishdir.To'p bitta yoki neyronlarning shpratidir, uning kirish qismida bir xil yonayotgan signal beriladi.Sharuvaty neyron birlashadi - neyron birlashadi, ba'zi neyronlarda guruhlarga (to'plarga) bo'linadi, axborot ham shar shaklida qayta ishlanadi.Sferik to'rlarda i-to'pning neyronlari kirish signallarini oladi, ular ajratish nuqtalari orqali aylanadi va to'pning neyronlariga (i + 1) uzatiladi. I shunday k-chi to'pga, nima ko'ryapsiztarjimon va koristuvach uchun chiqish signallari. Teri to'pidagi neyronlar soni boshqa to'plardagi neyronlar soniga bog'liq emas, bu etarli bo'lishi mumkin.Bitta to'pning chegaralarida ma'lumotlar parallel ravishda qayta ishlanadi va barcha chiziqlar miqyosida ishlov berish ketma-ketlikda - to'pdan to'pgacha amalga oshiriladi. Sharuvaty neyron tarmoqlaridan oldin, masalan, boy shar perseptronlari, radial asosiy funktsiyalarning massivlari, kognitron, nokognitron, assotsiativ xotira massivlarini ko'rish mumkin.Biroq, signal har doim ham barcha neyronlarga yuborilmaydi. Kognitronlarda, masalan, oqim sharining teri neyroni signallarni faqat oldingi to'pning unga yaqin joylashgan neyronlaridan oladi.