Ehdotettu Gravitaatiomalli. Tässä osiossa esitellään uusi Centroid-pohjainen luokittelumalli, eli Gravitation Model (GM), jonka avulla voidaan helposti voittaa CBC:n luontaiset puutteet (tai harhat) luokka-epätasapainoisessa tietojoukossa.
Mitä on sentroidipohjainen klusterointi?
Centroid-pohjainen klusterointi järjestää tiedot ei-hierarkkisiin klustereihin, toisin kuin alla määritellyssä hierarkkisessa klusterissa. k-means on laajimmin käytetty sentroidipohjainen klusterointialgoritmi. Centroid-pohjaiset algoritmit ovat tehokkaita, mutta herkkiä alkuolosuhteille ja poikkeaville arvoille.
Mitä on mallipohjainen klusterointianalyysi?
Mallipohjainen klusterianalyysi on uusi klusterointimenettely populaation heterogeenisyyden tutkimiseksi käyttämällä äärellisen sekoituksen monimuuttujia normaalitiheyksiä.
Mitä on jakelumallipohjainen klusterointi?
Määritelmä. Mallipohjainen klusterointi on tilastollinen lähestymistapa tietojen klusterointiin Havaitun (monimuuttujan) datan oletetaan generoidun komponenttimallien äärellisestä sekoituksesta. Jokainen komponenttimalli on todennäköisyysjakauma, tyypillisesti parametrinen monimuuttujajakauma.
Mitä ovat klusterointimallit?
Klusterianalyysi eli klusterointi on valvomaton koneoppimistehtävä Se sisältää automaattisesti luonnollisen ryhmittelyn löytämisen tiedoista. Toisin kuin ohjattu oppiminen (kuten ennakoiva mallinnus), klusterointialgoritmit vain tulkitsevat syötetiedot ja löytävät luonnollisia ryhmiä tai klustereita ominaisuusavaruudesta.
