• Ma’lumotlarni tozalash (Data Cleaning)
  • Xususiyatlarni ajratib olish (Feature Extraction)
  • Unsupervised learning
  • Unsupervised learning: “Klasterlash” Unsupervised learning turlari
  • Ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish




    Download 1,31 Mb.
    Pdf ko'rish
    bet7/9
    Sana19.02.2024
    Hajmi1,31 Mb.
    #158928
    1   2   3   4   5   6   7   8   9
    Bog'liq
    (Ma\'lumotlarning intellektual tahlili) 2 (1)

    Ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish 
    Ma’lumotlar turini belgilash (Format): O’qituvchi to’plamdagi ma’lumotlar 
    turi va toifasini moslashtirish (Misol uchun, o’qitiluvchi to’plam sifatida 100 t rasm 
    olingan bo’lsin, rasmlar har xil o’lchamda yoki har xil fayl formatida bo’lishi mumkin). 
    Ma’lumotlarni tozalash (Data Cleaning): Ushbu bosqichda ma’lumotlar 
    orasidan ortiqcha yoki ahamiyati past bo’lgan (masalan, sifati juda past bo’lgan 
    tasvirlar, o’lchami juda kichik bo’lgan rasmlar), model turg’unligiga ta’sir qiluvchi 
    ma’lumotlar olib tashlanadi. 
    Xususiyatlarni ajratib olish (Feature Extraction): Ushbu bosqichda o’qituvchi 
    to’plamdagi ma’lumotlar xususiyatlari o’rganib chiqiladi va bashoratlash, tashxislash, 
    sinflashtirish, qaror qabul qilish uchun kerakli xususiyatlar ajratib olinadi. (Misol uchun 
    rasmda “olma” tasvirlanganligini belgilab beruvchi xusisyatlar). 


    7.4-rasm. Dastlabki ishlov berish jarayoni 
    Unsupervised learning 
    O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) – bu mashinani o’qitish usulidan 
    biri bo’lib, bunda modelni oldindan aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish amalga 
    oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) toppish uchun modelga 
    o'z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi. 
    Supervised learning usuliga qaraganda murakkab usul hisoblanadi va bashoratlash 
    jarayoni avtomatik lekin noaniqroq bo’lishi mumkin. 
    Unsupervised learning usulida asosan “klasterlash” masalasi yechiladi. 
    7.5-rasm. Unsupervised learning ga misol 


    Unsupervised learning: “Klasterlash” 
     
    Unsupervised learning turlari 

    Clustering 

    Hierarchical clustering 

    K-means clustering 

    K-NN (k nearest neighbors) 

    Principal Component Analysis 

    Singular Value Decomposition 

    Independent Component Analysis 

    Download 1,31 Mb.
    1   2   3   4   5   6   7   8   9




    Download 1,31 Mb.
    Pdf ko'rish

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish

    Download 1,31 Mb.
    Pdf ko'rish