• A matematikai-statisztikai háttér-számításokról
  • A kérdőíves felmérésekről
  • Következtetések
  • Az ideális klaszterszám felismerése hasonlóságelemzések keretében




    Download 13,86 Mb.
    bet12/14
    Sana01.04.2020
    Hajmi13,86 Mb.
    #9749
    1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   14

    2. kísérlet


    A második kísérlet annyiban tért el az elsőtől, hogy az egyre növekvő pontfelhők a korábbi kisebb pontfelhők minden egyes elemét minden esetben kényszerűen tartalmazták a 9 inicializáló csoportközéppont körül.

    Az adatvagyonról


    A 2. kísérletben előállításra került különböző elemszámú pontfelhők (1000, 2000, 4000, 10000, 20000) esetében készült nyers (fekete-fehér: vö. 9. ábra) és színes (vö. 10. ábra), az R-szoftverrel csoportosított nézet, melyeket kérdőívezés keretében emberi szemekkel is értelmeztettünk, ill. az 1. kísérletnél bemutatott robot-szem logikát is alkalmaztuk az ideális klaszterszám feltárására.



    1. ábra: A fekete-fehér és színes ideális klaszterszám kérdőíves felmérése
      (forrás: saját ábrázolás - http://miau.gau.hu/miau/193/2d_feladatlap.pdf)



    A matematikai-statisztikai háttér-számításokról


    Munkakörnyezet: R

    A klaszterezés helyességét ismét csak az 1. kísérletben felsorolt indexek jellemezték.


    A hasonlóságelemzésről


    A hasonlóságelemzés paraméterei nem változtak az első kísérlethez képest.

    A kérdőíves felmérésekről


    A kérdőíves felmérés részleteinek és eredményeinek ismertetése meghaladja jelen cikk kereteit.

    Eredmények




    1. ábra: A különböző adatmennyiségek esetén előállt vélelmek összevetése (forrás: saját ábrázolás)




    1. ábra: Az összes vélelem és a legritkább ponthalmaztól függetlenített vélelmek eredője (forrás: saját számítások)

    Mint az a 11. és 12. ábráról egyértelműen kiderül, a legritkább pontszámú adatvagyon jelentősen másként viselkedik, mint a nagyobb sűrűségű alapadatok további 4 esete. A 9 elemű klaszter mindkét esetben előkelő helyen szerepel. A kockázatok értelmezése után a leginkább ideális klaszterszám hasonlóságelemzéssel levezetve, vagyis a robot-szem által vélelmezve a 9-es érték.


    Következtetések


    Az információhiány (vagyis a pontfelhők sűrűsége) esetén a mennyiség átcsap minőségbe elv érhető tetten. A robotszem ismét képes volt a 9 inicializáló halmazt ideális klaszterszámként beazonosítani.

    Download 13,86 Mb.
    1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   14




    Download 13,86 Mb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Az ideális klaszterszám felismerése hasonlóságelemzések keretében

    Download 13,86 Mb.