A javasolt Gravitációs Modell. Ebben a részben egy új, Centroid alapú osztályozási modellt, azaz a Gravitációs Modellt (GM) mutatunk be, hogy könnyen leküzdjük a CBC eredendő hiányosságait (vagy torzításait) az osztály-kiegyensúlyozatlan adatkészletben.
Mi az a centroid alapú klaszterezés?
Centroid alapú fürtözés nem hierarchikus fürtökbe rendezi az adatokat, ellentétben az alább definiált hierarchikus fürtözéssel. A k-means a legszélesebb körben használt centroid alapú klaszterező algoritmus. A Centroid alapú algoritmusok hatékonyak, de érzékenyek a kezdeti feltételekre és a kiugró értékekre.
Mi az a modellalapú klaszterelemzés?
A modell alapú klaszteranalízis egy új klaszterezési eljárás a populáció heterogenitásának vizsgálatára véges keverék többváltozós normálsűrűség felhasználásával.
Mi az elosztási modell alapú klaszterezés?
Definíció. A modell alapú klaszterezés statisztikai megközelítése az adatklaszterezésnek A megfigyelt (többváltozós) adatokat feltételezzük, hogy komponensmodellek véges keverékéből állították elő. Mindegyik komponens modell valószínűségi eloszlás, jellemzően parametrikus többváltozós eloszlás.
Mik azok a klaszterezési modellek?
A fürtelemzés vagy klaszterezés egy felügyelt gépi tanulási feladat Magában foglalja az adatok természetes csoportosításának automatikus felfedezését. Ellentétben a felügyelt tanulással (például a prediktív modellezéssel), a klaszterező algoritmusok csak a bemeneti adatokat értelmezik, és természetes csoportokat vagy klasztereket találnak a jellemzőtérben.
