Mashinaviy o'qitishda Klasterlash Nazoratsiz o'qitish



Yüklə 282,74 Kb.
Pdf görüntüsü
səhifə3/4
tarix11.06.2023
ölçüsü282,74 Kb.
#128689
1   2   3   4
Klasterlash

4) Ierarxik klasterlash 
Ierarxik klasterlashdan bo'lingan klasterlarga muqobil sifatida foydalanish 
mumkin, chunki yaratiladigan klasterlar sonini oldindan belgilash talabi yo'q. Ushbu 
texnikada ma'lumotlar to'plami daraxtga o'xshash tuzilmani yaratish uchun 
klasterlarga bo'linadi, bu dendrogramma deb ham ataladi . Kuzatishlar yoki har 
qanday miqdordagi klasterlar daraxtni to'g'ri darajada kesish orqali tanlanishi 
mumkin. Ushbu usulning eng keng tarqalgan misoli Aglomerativ ierarxik 
algoritmdir . 


5) Noaniq klasterlash 
Noaniq klasterlash - bu ma'lumotlar ob'ekti bir nechta guruh yoki klasterga 
tegishli bo'lishi mumkin bo'lgan usulning bir turi. Har bir ma'lumotlar to'plamida 
klasterga a'zolik darajasiga bog'liq bo'lgan a'zolik koeffitsientlari to'plami 
mavjud. Bu turdagi klasterlashning misoli Fuzzy C-means algoritmi . 
Klasterlash algoritmlari 
Klasterlash algoritmlarini yuqorida tavsiflangan modellari asosida ajratish 
mumkin. Klasterlash algoritmlarining har xil turlari ishlab chiqilgan, ammo ulardan 
faqat bir nechtasi keng tarqalgan. Klasterlash algoritmi biz foydalanadigan 
ma'lumotlar turiga asoslanadi. Masalan, ba'zi algoritmlar berilgan ma'lumotlar 
to'plamidagi klasterlar sonini taxmin qilishlari kerak, ba'zilari esa ma'lumotlar 
to'plamini kuzatish orasidagi minimal masofani topish uchun talab qilinadi. 
Biz mashinani o'rganishda keng qo'llaniladigan mashhur Klasterlash 
algoritmlarini keltiramiz: 
K-means algoritmi 
Mean-shift algoritmi 
DBSCAN algoritmi 
Aglomerativ ierarxik algoritm 
Affinity Propagation algoritm 
Quyida Mashinaviy o'qitishda klasterlash texnikasining ba'zi keng tarqalgan 
ilovalari keltirilgan: 



Yüklə 282,74 Kb.

Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin