|
Ma’ruzachi: Yusupova Shohida Botirboyevna
|
| bet | 10/20 | | Sana | 05.01.2024 | | Hajmi | 12,38 Mb. | | #130821 |
Bog'liq 1-лекция - Centroidlarni qidirish qulay va sodda, ammo haqiqiy muammolarda klasterlar umuman bo'lmasligi mumkin. Mana, siz geologsiz, u xaritada tuzilishi jihatidan o'xshash toshlarni topishi kerak - nafaqat sizning klasterlaringiz bir-birining ichiga joylashadi, balki ularning qancha bo'lishini ham bilmaysiz.
- Qiyin vazifalar - qiyin usullar. Masalan, DBSCAN. Uning o'zi nuqtalar klasterlarini topadi va ular atrofida klasterlar quradi. Agar siz nuqtalar maydondagi odamlar ekanligini tasavvur qilsangiz, tushunish oson. Biz har qanday uchta odamni yaqin turganini topamiz va ularga qo'llarini ushlab turishlarini aytamiz. Keyin ular o'zlariga yaqin odamlarning qo'lini olishga kirishadilar.
Кластеризация - Shunday qilib, zanjirda, endi hech kim birovning qo'lidan ushlab olguncha-bu birinchi Klaster bo'ladi. Barchasini ajratmagunimizcha takrorlang. Umuman olganda, qo'l ushlaydigan hech kim bo'lmaganlar — bu chiqindilar, anomaliyalar. Dinamikada u juda chiroyli ko'rinadi:
Кластеризация - Tasniflash singari, klasterlash ham anomaliya detektori sifatida ishlatilishi mumkin. Ro'yxatdan o'tgandan keyin Foydalanuvchining xatti-harakati odatdagidan keskin farq qiladimi? Uni qulflang va botni tekshirish yoki qilmaslik uchun qo'llab-quvvatlash chiptasini yarating. Shu bilan birga, biz "normal xatti — harakatlar" mavjudligini bilishimiz shart emas-biz shunchaki foydalanuvchilarning barcha harakatlarini modelga tushiramiz va mashinaning o'zi bu erda kim normal ekanligini aniqlasin.
- Ushbu yondashuv, tasniflash bilan taqqoslaganda, unchalik ishlamaydi.
Уменьшение Размерности (Обобщение) O'lchamlarni qisqartirish (umumiylashtirish) - Yuqori darajadagi abstraktsiyada o'ziga xos xususiyatlarni to'playdi
- Bugungi kunda ular quyidagilar uchun ishlatiladi:
- • Tavsiya tizimlari (★)
- • Chiroyli vizualizatsiya
- • Mavzularni aniqlash va shunga o'xshash hujjatlarni qidirish
- • Soxta tasvirlarni tahlil qilish
- • Risklarni boshqarish
- Ommabop algoritmlar: Asosiy komponentlar metodi (PCA), Singular Singular Dekompozitsiya (SVD), Yashirin Dirixle taqsimoti (LDA), Yashirin semantik tahlil (LSA, pLSA, GLSA), t-SNE (vizuallashtirish uchun)
|
| |
