Rapidminer учебник

Rapidminer учебник

У нас вы можете скачать книгу «Rapidminer учебник» в fb2, txt, pdf, epub, doc, rtf, jar, djvu, lrf!

Скачать книгу

Год: 2015
Описание: Первые публикации по кластерному анализу появились в конце 30-х гг. Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Для этого в среде RapidMiner был разработан специальный процесс поиска соответствий. Следующим нашим шагом в процессе выполнения задачи была формировка рабочего набора, состоящего из следующих этапов:Загрузка выходных данных осуществлялась оператором «Read Excel», а выбор атрибутов - «Select Attributes». Алгоритм k-means обычно находит набор стабильных кластеров за несколько десятков итераций. Операторы обучения по прецедентам (machine learning algorithms), в которых реализованы алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации и поиска ассоциаций, а также мета-алгоритмы (типа бустинга). В связи с этим возможное множество решений по мощности сопоставимо с входным множеством, что на практике неприемлемо. Можно сделать предварительный вывод: алгоритм кластеризации k-means справился с возложенной на него работой, а число первоначальных кластеров было выбрано нами правильно. Одной из важнейших задач Data Mining является кластеризация - объединение объектов в группы на основе сходства их признаков. Принцип работы алгоритма был кратко нами рассмотрен в четвёртом разделе второй главы. В нем вместо центров кластеров предполагается наличие функции плотности вероятности для каждого кластера с соответствующим значением математического ожидания и дисперсией. Тот нейронРанее мы уже отмечали, что одно и то же множество объектов можно разбить на несколько кластеров по-разному. Результаты представлены в виде таблицы формата Excel и различных графиков. Так, необходимо учитывать такие свойства, как возможность/невозможность принадлежности объектов к нескольким кластерам. Точки есть наши сообщества, а их цвет характеризует принадлежность к тому или иному кластеру. Если первоначально методы многомерной классификации использовались в психологии, археологии, биологии, то сейчас они стали активно применяться в социологии, экономике, статистике, в исторических исследованиях. Остановка алгоритма производится, когда границы кластеров и расположение центроидов перестают изменяться, то есть на каждой итерации в каждом кластере остаётся один и тот же набор записей. Обработка заключалась в удалении всех экземпляров с неизвестными целыми или вещественными признаками. Операторы загрузки и сохранения данных (включая работу со специальными форматами: arff, C4. В широком круге задач нашли своё применение методы нечёткой кластеризации, в которых элементы входного множества относят к тому или иному кластеру на основании значения функции принадлежности.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *