Кластерный анализ, реализации и эффекты |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Кластерный анализ, реализации и эффекты |
9.03.2023 - 13:01
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1114 Регистрация: 10.04.2007 Пользователь №: 4040 |
Не в порядке обсуждения, но если оно случится, буду рад.
При реализации классического метода k-средних были замечены интересные вычислительные эффекты. Если указать алгоритму некоторое количество кластеров, на которые будут разбиты объекты, то происходит следующее: 1. Количество [непустых] кластеров не может превысить определенное значение. Если в тестах задать, к примеру, число кластеров, равное числу объектов либо большее реально существующему, то выделено будет определенное количество кластеров. Остальные кластеры будут пустыми с нулевыми центрами. 2. Кластеризация не зависит от начального, например, случайного, разбиения. Из любой начальной конфигурации процесс итерационно сходится к тому же самому разбиению, что и из любой другой начальной конфигурации. Предполагаем, что: 1. Метод устанавливает истинное распределение объектов по кластерам (конечно, в смысле используемой метрики). 2. Если стоит задача установления истинной конфигурации объектов, количество кластеров для данного метода можно вообще не задавать по той же причине. В результате расчета количество кластеров, объективно существующих в заданном массиве данных, будет равно количеству непустых кластеров. Из минусов метода: придется нарисовать специфический график с облаками объектов в кластерах (на самом деле не сильно сложно). Из плюсов: для агломеративного метода график можно вообще не рисовать. Сообщение отредактировал Игорь - 9.03.2023 - 13:54 Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
|
|
24.05.2023 - 14:23
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 204 Регистрация: 1.06.2022 Из: Донецк Пользователь №: 39632 |
Это действительно хорошая книга, написанная доступным языком, но конкретно по КА там информации очень мало. Больше про регрессию / методы обучения с учителем.
|
|