На нашем сайте вы можете читать онлайн «Интеллектуальный анализ данных. Учебник». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Математика. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Интеллектуальный анализ данных. Учебник
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Жанр
Дата выхода
11 января 2023
Краткое содержание книги Интеллектуальный анализ данных. Учебник, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Интеллектуальный анализ данных. Учебник. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Вадим Николаевич Шмаль) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Sergey Pavlov, master Plekhanov Russian University of Economics. Vadim Shmal, Ph. D., associate professor Russian University of Transport (MIIT).
Интеллектуальный анализ данных. Учебник читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Интеллектуальный анализ данных. Учебник без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Учитывая набор параметров для данных, которые (в основном) являются переменными, и их «коллинеарность», кластеризацию можно рассматривать как иерархический алгоритм для поиска кластеров точек данных, удовлетворяющих набору критериев. Параметры можно сгруппировать в одну из двух категорий: значения параметров, определяющие пространственное расположение кластеров, и значения параметров, определяющие отношения между кластерами.
Учитывая набор параметров для набора данных, кластеризацию можно рассматривать как обнаружение этих кластеров.
Тут будет реклама 1
Какие параметры мы используем для этого? Метод неявной кластеризации, который находит ближайшие кластеры (или, в некоторых версиях, кластеры, более похожие друг на друга) с наименьшими вычислительными затратами, вероятно, является самым простым и наиболее часто используемым методом для этого. При кластеризации мы стремимся к тому, чтобы кластеры были как можно более связаны друг с другом – не имеет значения, делаем ли мы это, проводя больше измерений или используя только определенную технику для сбора данных.Тут будет реклама 2
Но в чем разница между кластеризацией и разделением данных на один или несколько наборов данных?
Методы неявной кластеризации и управляемой кластеризации на самом деле очень похожи. Вся разница в том, что мы используем разные параметры, чтобы определить, в каком направлении нам следует разделять данные. Возьмем в качестве примера набор точек на сфере, которые определяют взаимосвязанную сеть. Оба метода направлены на то, чтобы сеть была максимально близка к сети, определяемой двумя ближайшими точками.
Тут будет реклама 3
Это потому, что нам все равно, если мы очень далеко от одного или другого. Итак, используя алгоритм неявной кластеризации (кластерное расстояние), мы разделим сферу на две части, которые определяют очень разные сети: одна будет сетью, определяемой двумя ближайшими точками, а другая будет сетью, определяемой двумя самыми дальними точками. В результате получится две совершенно отдельные сети. Но это нехороший подход, потому что чем дальше мы удаляемся от двух ближайших точек, тем меньше расстояния между точками, тем труднее будет найти связи между ними – так как существует ограниченное количество точек, которые связаны небольшим расстоянием.Тут будет реклама 4
С другой стороны, метод контролируемой кластеризации (кластерное расстояние) потребовал бы от нас измерения длины между каждой парой точек, а затем выполнения вычислений, которые делают ближайшие друг к другу сети наименьшим возможным расстоянием.
Мнения
Еще нет комментариев о книге Интеллектуальный анализ данных. Учебник, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!
Другие книги автора
Понравилась эта книга? Познакомьтесь с другими произведениями автора Вадим Николаевич Шмаль! В этом разделе мы собрали для вас другие книги, написанные вашим любимым писателем.
