• Ierarxik klasterlash algoritmlari (ulanishga asoslangan klasterlash)
  • Aglomerativ
  • 1-Mustaqil ishi Mavzu: Klasterlash algoritmlari va uni amalda qoʼllanilishi Bajardi: Baxtiyorova Mohiruy Tekshirdi: Mamatov Narzullo Toshkent 2024 Klasterlash algoritmlari va uni amalda qo‘llanilishi Reja




    Download 386,96 Kb.
    bet2/7
    Sana14.05.2024
    Hajmi386,96 Kb.
    #232960
    1   2   3   4   5   6   7
    Odatda klaster modellari quyidagilarni o'z ichiga oladi:
    Ulanish modellari - masofaviy ulanishga asoslangan modellarni yaratadigan ierarxik klasterlash kabi.
    Centroid modellari - har bir klasterni bitta o'rtacha vektor bilan ifodalovchi K-Means klasteri kabi.
    Tarqatish modellari - bu erda klasterlar statistik taqsimotlar yordamida modellashtirilgan.
    Zichlik modellari - DBSCAN va OPTICS kabi, ular klasterlashni ma'lumotlar maydonidagi bog'langan zich mintaqa sifatida belgilaydi.
    Guruh modellari - bu modellar aniq natijalarni bermaydi. Ular faqat guruhlash ma'lumotlarini taklif qilishadi.
    Grafikga asoslangan modellar - grafikdagi tugunlarning kichik to'plami, shunday qilib chekka pastki to'plamdagi har ikki tugunni bog'laydi, klasterning prototip shakli sifatida qaralishi mumkin.
    Neyron modellar - o'z-o'zini tashkil etuvchi xaritalar eng ko'p ma'lum bo'lgan nazoratsiz neyron tarmoqlardan biri bo'lib, ular yuqoridagi bir yoki bir nechta modellarga o'xshash tarzda tavsiflanadi.
    Keling, klasterlash algoritmlarining turlarini va ulardan foydalanish holatlari uchun qanday tanlashni ko'rib chiqaylik.
    Ierarxik klasterlash algoritmlari (ulanishga asoslangan klasterlash)
    Ierarxik klasterlashning asosiy g'oyasi yaqin atrofdagi ob'ektlar uzoqroqdagi ob'ektlarga nisbatan ko'proq bog'liqligi haqidagi kontseptsiyaga asoslanadi. Keling, ushbu algoritmlarning turli jihatlarini batafsil ko'rib chiqaylik:
    Algoritmlar "ob'ektlar" bilan bog'lanib, ularning masofasiga qarab "klasterlar" hosil qiladi.
    Klasterni klaster qismlariga ulanish uchun zarur bo'lgan maksimal masofa bilan aniqlash mumkin.
    Ierarxik klasterlash - bu masofani turli yo'llar bilan hisoblaydigan usullar oilasi. Bundan tashqari, ierarxik klasterlash quyidagilar bo'lishi mumkin:
    Aglomerativ - u alohida elementdan boshlanadi va keyin ularni bitta klasterlarga guruhlaydi.
    Bo'linuvchi - u to'liq ma'lumotlar to'plamidan boshlanadi va uni bo'limlarga ajratadi.

    Download 386,96 Kb.
    1   2   3   4   5   6   7




    Download 386,96 Kb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    1-Mustaqil ishi Mavzu: Klasterlash algoritmlari va uni amalda qoʼllanilishi Bajardi: Baxtiyorova Mohiruy Tekshirdi: Mamatov Narzullo Toshkent 2024 Klasterlash algoritmlari va uni amalda qo‘llanilishi Reja

    Download 386,96 Kb.