|
Noravshan operatorlar
|
| bet | 17/19 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 58,88 Kb. | | #245889 |
Bog'liq Документ Microsoft Office WordKuchaytirish usullari.
Kuchaytirish usullari, ma'lumotlar tahlili, tibbi, kiberxavfsizlik, tadbirkorlik va boshqa sohalar uchun ma'lumotlarni shakllantirishda va qaror qabul qilishda qo'llaniladigan bir qator algoritmlardir. Ular ma'lumotlar oqimini kuchaytirish (dimensionality reduction), xususan, katta miqdordagi ma'lumotlarni eng yaxshi o'rnatish yoki o'zini ko'rsatishda qo'llaniladi. Quyidagi kuchaytirish usullari keng qo'llaniladi:
1.Tematik tahlil (Latent Dirichlet Allocation - LDA): Bu usulda, ma'lumotlar tematik qatorlarga bo'linadi. Ular alohida qatorlar sifatida ifodalangan. LDA tahlili dastlabki o'qitish, meditsina, ijtimoiy tarmoq, ma'lumotlar tizimlari va boshqa sohalar uchun qo'llaniladi.
2.Tematik vektor tahlili (Latent Semantic Analysis - LSA): Bu usulda, ma'lumotlar o'zgaruvchilarga aylanadi. Ular alohida vektorlar sifatida ifodalangan. LSA tahlili ko'plab sohalar uchun, masalan, ma'lumotlar o'qimi tizimlari, natural tillar va boshqalar uchun qo'llaniladi.
3.Prinsipal komponent tahlili (Principal Component Analysis - PCA): Bu usulda, ma'lumotlar asosiy komponentlarga bo'linadi. Ular boshqa o'zgaruvchilar sifatida ifodalangan. PCA tahlili tibbi, tadbirkorlik, tahlil va boshqa sohalar uchun qo'llaniladi.
4.Manbay ko'rsatkich tahlili (Factor Analysis): Bu usulda, ma'lumotlar manbay ko'rsatkichlarga asoslanganlikni aniqlash uchun ishlatiladi. Ular alohida faktorlar sifatida ifodalangan. Manbay ko'rsatkich tahlili ko'p sohalar uchun qo'llaniladi, masalan, aralash xom-ashyo, tibbi tibbiyot, psixologiya va boshqa sohalar.
5.Tsepkov tahlili (T-SNE): Bu usulda, ma'lumotlar tsepkov tahliliga asoslanganlikni aniqlash uchun ishlatiladi. Ular alohida nuqtalar sifatida ifodalangan. Tsepkov tahlili ko'p sohalar uchun qo'llaniladi, masalan, axborot tahlil, rassomlik, ijtimoiy ma'lumotlar va boshqalar.
Bu kuchaytirish usullari ma'lumotlarni o'rganish, tahlil qilish va boshqa maqsadlarga qarab moslashtirishda yordam beradi. Har bir usulning o'zining afzalliklari va chegaralari mavjud, shuning uchun maqsadga muvofiq eng mos usulni tanlash juda muhimdir.
|
| |
