Veri Biliminde K-Means Kümelemeye Giriş

KK formu, verileri tanımlamak için kullanılan bir tür yetkisiz öğrenmedir (yani, kategoriler veya gruplar hakkında bilgi eksikliği). Bu konuşlandırmanın amacı, veri noktasını her bir K grubuna verilen nitelikler olarak atamak için değişkeni temsil eden K aracı sayısının atandığı gerçeğiyle bilgi gruplarını elde etmektir.
Veri noktaları farklı versiyonlara ayrılmıştır. K-sonuçları, kümeleme algoritmasının şu anlama geldiği anlamına gelir:
1. Yeni bilgileri işaretlemek için kullanılabilen K
2. Eğitim işaretleri (her veri noktası bir gruba atanmıştır)
Grupları önizlemeden önce belirlemek yerine, tanımlanmış grupları aramanıza ve analiz etmenize olanak tanır. Aşağıdaki “K Seç” bölümü, kaç grubun tanımlanabileceğini açıklar.
Her grup kategorisi, grupları tanımlayan bir dizi davranışsal değerdir. Orta değer testi, her bir grubu temsil eden grup türünü tanımlamak için kullanılabilir.
Giriş K-araçları algoritmayı sunar:
K tipik bir iş örneğidir
Algoritmayı uygulamak için gerekli adımlar
Örneğin, Python trafik bilgilerini kullanır.
Bangalore’de SAS Eğitimi ile Veri bilimi mi arıyorsunuz?
İşletme
Entegre K aracı, verilerde açıkça tanımlanmayan grupları aramak için kullanılır. Bu, grup türleri hakkındaki iş fikirlerini kontrol etmek veya karmaşık verilerdeki yönetilmeyen grupları belirlemek için kullanılabilir. Algoritma gruplar tarafından uygulandığında ve belirlendiğinde, tüm yeni bilgiler kolayca doğru gruba ayrılabilir.
Bu, her tür grup için kullanılabilecek bir algoritmadır. Bazı örneklerin örnekleri şunlardır:

Doğanın özellikleri:
1. Satın alma geçmişinin bir parçası
2. Uygulamaların, sayfaların veya program uygulamalarının bir parçası
3. İlgi alanları olan kişileri tanımlayın
4. Harekete dayalı bir aktivite türü yaratın
Dağıtım listesi:
• Ekip satış ekibi
• Ürün ölçülerek üretilen grup sayısı
• Ölçüm düzeni:
• Hareket dalgası sensörlerinin türlerini görüntüler
• Takım fotoğrafları
• Sesin sesi
• Sağlık izleme gruplarını tanımlayın
Chennai’de SAS Eğitimi ile Veri bilimi ile ilgileniyor musunuz?
Posta veya anormallikleri bulun:
Grupları aktif gruplardan ayırın
Uyarıyı temizleyerek grubu temizleme
Ayrıca, daha sonra önemli veri değişikliklerini belirlemek için kullanabileceğiniz gruplar arasındaki verileri izleyin.
Kalyan Nagar’da veri bilimi eğitimi
algoritma
Algoritmayı birleştiren algoritma, nihai sonucu elde etmek için modeli kullanır. Veri algoritması, KCC paketlerinin ve verilerinin sayısıdır. Veri, veri özelliklerinin bir koleksiyonudur. Algoritmalar, rastgele veya rastgele seçilebilen erken merkez K ile başlar. Daha sonra iki adım gerçekleştirir:
Aşama 1:
Merkezlerin her biri gruplardan birini tanımlar. Bu adımda, her veri noktası, Pete Avian mesafesine dayalı olarak bir merkeze atanır. Resmi olarak, eğer centroid koleksiyonu C’deyse, grupla ilişkili her veri noktası bir gruba dayanır.
$ \ alt küme {c_i \ v C} {\ arg \ min} \; dist (c_i, x) ^ 2 $ $
Uzak (•) mesafesinin Öklidan (L2) olduğu yerde. Her Si yüzdesi için veri puanlarını verin.
Kalyan Nagar’da veri bilimi eğitimi
Adım 2:
Kurtarma desteği:
Bu adımda bir yüzde hesaplanır. Bu, ekiplerine atanan tüm veri öğelerinin ortalaması ile elde edilir.
$ c_i = \ frac {1} {| S_i |} \ sum_ {x_i \} $$ x_i in S_i
Uzak Hedef Maruziyeti için 1. ve 2. adımlar arasındaki adımları tekrarlayın (yani bu gruplar veri noktalarını, daha küçük mesafeleri veya maksimum tekrar sayısını değiştirmez).
Bu algoritmanın bir takım sonuçları olduğu kesindir. Sonuç tamamen yerelleştirilebilir (yani, mümkün olan en iyi sonuç olmak zorunda değildir), bu da, önceki centroid ile bir girişin birden fazla uygulamasının daha iyi sonuçlar verebileceği anlamına gelir.
Pune’da SAS eğitimi ile veri bilimi
K’yi seçin
Yukarıdaki ifade, seçilen verilerin boşluklarını ve sembollerini listeler. Veri miktarını belirlemek için, bir kullanıcının birkaç K değerini birleştiren ve sonuçları karşılaştıran bir K-Orta algoritması çalıştırması gerekir. Genel olarak doğru K değerini tahmin etmek mümkün değildir, ancak doğru ölçüm aşağıdaki tekniklerle belirlenir.
K değerini ortalama ile karşılaştırma kriterlerinden biri, veriler ile grup yüzdesi arasındaki ortalama mesafedir. Grup sayısını artırmak her zaman veri noktaları arasındaki mesafeyi azalttığından, K’deki artış her zaman bu ölçümü azaltır çünkü K, veri noktalarının sayısına eşittir. Bu nedenle, bu ilkeler belirli bir amaç için kullanılamaz. Buna karşılık, ortalama ortalama çapa & quot; K" ve " Dirsek " değişim derecesinin değiştiği yerde, K’yi tespit etmek için kullanılabilir.
Çoklu platform gereksinimleri, bilgi gereksinimleri, akış modu, siluet ve G-merkezi algoritması dahil olmak üzere bir dizi başka K-onay tekniği vardır. Ayrıca grup veri paylaşımını kontrol etmek, algoritmanın verileri K’den nasıl dağıttığı hakkında bilgi sağlar.
Çevrimiçi veri bilimi kursuyla ilgileniyor musunuz?

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *