|
Klaster tahlili (o'qitishsiz tasniflash)
|
| bet | 3/4 | | Sana | 08.03.2023 | | Hajmi | 94.5 Kb. | | #44606 |
Bog'liq big data m.ish 115 саволлар, Image to PDF 20220405 13.52.02, 3 (1), SONGISI, IJTIMOIY FANLAR METODBIRLASHMASI 2023-2024 YIL, Chiroyli yozuv to\'garak, 1. Buddizm tarixi va uning ta’limoti haqida, 1-ma’ruza. Mavzu Axborot xavfsizligi insidentlarini boshqarishd-fayllar.org, Laba#8 (1), Молекуляр физика Термодинамика 4 қисм Абдуқодиров,Тоҳиров, Machine learning 2-amaliy, sherzodbek, BETLIK рус, Pul massasi va pul agregatlari Fan nomi Pul va BanklarKlaster tahlili (o'qitishsiz tasniflash) Klaster tahlili - bu statistik usul bo'lib, u ob'ektlarni klasterlarga taqsimlash uchun turli xil algoritmlar to'plamini o'z ichiga oladi (klaster - to'plam, to'plash). H ob'ektlarni K klasterlarning butun soniga bo'lish, shunda har bir ob'ekt bo'limning bitta va faqat bitta kichik to'plamiga tegishli bo'ladi. Shu bilan birga, bir xil klasterga tegishli ob'ektlar o'xshash bo'lishi kerak va turli klasterlarga tegishli ob'ektlar geterogen bo'lishi kerak. Klaster tahlili muammosining yechimi optimallik mezonini qondiradigan bo'limlardir. Ushbu mezon, masalan, guruh ob'ektlari xususiyatlarining o'rtacha qiymatdan kvadratik og'ishlari yig'indisining minimali bo'lishi mumkin bo'lgan maqsad funktsiyasi deb ataladi.
min S(x i – x cf) 2
Guruhlardagi ob'ektlarning o'xshashligi va heterojenligi ma'lum bir qiymat bilan tavsiflanadi, bu nomni oldi - masofa funktsiyasi. Ob'ektlar orasidagi masofa funktsiyasi qanchalik katta bo'lsa, ular shunchalik heterojen bo'ladi. Ko'rinib turibdiki, agar bu funktsiya ma'lum chegaradan oshsa, u holda ob'ektlar bilan bog'liq bo'lishi kerak turli guruhlar(klasterlar). Amaldagi klasterlash algoritmiga qarab quyidagi masofa funksiyalari farqlanadi: - Evklid metrikasi (Sx i – xj) 2) 1/2 ; - Manxetten masofasi S|x i – x j |; - Chebyshev masofa max|x i – x j | va boshqalar alohida klasterlar sifatida qaraladi. Bundan tashqari, algoritmning har bir bosqichida ikkita eng yaqin klaster birlashtiriladi va qabul qilingan masofa funktsiyasini hisobga olgan holda barcha masofalar formula bo'yicha qayta hisoblab chiqiladi. Maqsad funktsiyasiga erishilganda, takrorlashlar to'xtaydi.
Klaster tahlili (klaster tahlili) - ob'ektlarni xususiyatlariga ko'ra tasniflash, ob'ektlar yig'indisini mezonlarni belgilash, ma'lum bir guruh ob'ektlarini tanlash bo'yicha bir-biriga yaqin bo'lgan bir hil guruhlarga bo'lishning ko'p o'lchovli statistik usullari to'plami.
Klaster - bu ob'ektlar orasidagi o'xshashlik yoki farqning berilgan o'lchovi asosida klaster tahlili natijasida aniqlangan ob'ektlar guruhi.
Ob'ekt - bu tasniflanishi kerak bo'lgan aniq o'rganish sub'ektlari. Tasniflashdagi ob'ektlar, qoida tariqasida, kuzatishlardir. Masalan, mahsulotlar, mamlakatlar yoki mintaqalar, mahsulotlar va boshqalar iste'molchilari.
O'zgaruvchilar bo'yicha klaster tahlilini o'tkazish mumkin bo'lsa-da. Ko'p o'lchovli klaster tahlilida ob'ektlarni tasniflash bir vaqtning o'zida bir nechta mezonlarga muvofiq amalga oshiriladi.
Bular klasterli tahlil usuliga qarab ham miqdoriy, ham toifali o‘zgaruvchilar bo‘lishi mumkin. Shunday qilib, asosiy maqsad klaster tahlili - namunadagi o'xshash ob'ektlar guruhlarini topish.
Klaster tahlilining ko'p o'lchovli statistik usullari majmuasini ierarxik (aglomerativ va bo'linuvchi) va ierarxik bo'lmagan (k-o'rtacha usuli, ikki bosqichli klaster tahlili) usullariga bo'lish mumkin.
Biroq, usullarning umumiy qabul qilingan tasnifi mavjud emas va ba'zida klasterli tahlil usullari qarorlar daraxtlarini, neyron tarmoqlarni, diskriminant tahlilini va logistik regressiyani qurish usullarini ham o'z ichiga oladi.
|
| |
