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
Результатом, вероятно, будут две отдельные сети, которые близки друг к другу, но не совсем одинаковы. Поскольку нам нужно, чтобы две сети были похожи друг на друга, чтобы обнаружить взаимосвязь, вполне вероятно, что этот метод не сработает – вместо этого два кластера будут совершенно разными.
Различие между этими двумя методами сводится к тому, как мы определяем «кластер». Дело в том, что в первом методе (кластерное расстояние) мы определяем кластер как множество точек, принадлежащих сети, аналогичной сети, определяемой двумя ближайшими точками.
Тут будет реклама 1
По этому определению сети всегда будут связаны (они будут находиться на одинаковом расстоянии друг от друга), независимо от того, сколько точек мы включаем в определение. Но во втором методе (управление кластеризацией) мы определяем кластеры как пары точек, которые находятся на одинаковом расстоянии от всех других точек в сети. Это определение может сильно затруднить поиск связанных точек, потому что оно требует, чтобы мы находили каждую точку, аналогичную другим точкам в сети.Тут будет реклама 2
Тем не менее, это понятный компромисс. Сосредоточившись на поиске кластеров с одинаковым расстоянием друг от друга, мы, вероятно, получим больше полезных данных, поскольку, если мы найдем связи между ними, мы сможем использовать эту информацию, чтобы найти взаимосвязь между ними. Это означает, что у нас больше возможностей найти связи, что облегчит выявление отношений. Определяя кластеры с помощью измерений расстояния, мы гарантируем, что сможем найти взаимосвязь между двумя точками, даже если нет возможности напрямую измерить расстояние между ними.Тут будет реклама 3
Но это часто приводит к очень малому количеству соединений в данных.
Глядя на пример создания двух наборов данных – один для неявной кластеризации и один для управляемой кластеризации – мы можем легко увидеть разницу между этими двумя методами. В первом примере результаты могут быть одинаковыми в одном случае и разными в другом. Но если метод хорош для поиска интересных взаимосвязей (как это обычно и бывает), он даст нам полезную информацию об общей структуре данных.
Тут будет реклама 4
Однако, если техника плохо выявляет взаимосвязи, то она даст нам очень мало информации.
Допустим, мы разрабатываем систему для определения направления нового продукта и хотим определить похожие продукты. Поскольку невозможно измерить направление продукта вне системы, нам придется найти связи между продуктами на основе информации об их названиях.
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.
