Разница между кластеризацией и классификацией

1.1 Введение

Благодаря машинному обучению программист не обязан писать инструкции, учитывающие все возможные проблемы и содержащие все решения. Вместо этого в компьютер (или отдельную программу) закладывают алгоритм самостоятельного нахождения решений путем комплексного использования статистических данных, из которых выводятся закономерности и на основе которых делаются прогнозы.
Технология машинного обучения на основе анализа данных берет начало в 1950 году, когда начали разрабатывать первые программы для игры в шашки. За прошедшие десятилетий общий принцип не изменился. Зато благодаря взрывному росту вычислительных мощностей компьютеров многократно усложнились закономерности и прогнозы, создаваемые ими, и расширился круг проблем и задач, решаемых с использованием машинного обучения.
Чтобы запустить процесс машинного обучение, для начала необходимо загрузить в компьютер Датасет(некоторое количество исходных данных), на которых алгоритм будет учиться обрабатывать запросы. Например, могут быть фотографии собак и котов, на которых уже есть метки, обозначающие к кому они относятся. После процесса обучения, программа уже сама сможет распознавать собак и котов на новых изображениях без содержания меток. Процесс обучения продолжается и после выданных прогнозов, чем больше данных мы проанализировали программой, тем более точно она распознает нужные изображения.
Благодаря машинному обучению компьютеры учатся распознавать на фотографиях и рисунках не только лица, но и пейзажи, предметы, текст и цифры. Что касается текста, то и здесь не обойтись без машинного обучения: функция проверки грамматики сейчас присутствует в любом текстовом редакторе и даже в телефонах. Причем учитывается не только написание слов, но и контекст, оттенки смысла и другие тонкие лингвистические аспекты. Более того, уже существует программное обеспечение, способное без участия человека писать новостные статьи (на тему экономики и, к примеру, спорта).

Определение классификации

Классификация это процесс изучения модели, которая разъясняет различные заранее определенные классы данных. Это двухэтапный процесс, состоящий из обучение шаг и классификация шаг. На этапе обучения строится модель классификации, и на этапе классификации построенная модель используется для прообразметки классов для заданных данных.

За примерв банковском приложении клиент, который подает заявку на ссуду, может быть классифицирован как безопасный и рискованный в соответствии с его возрастом и заработной платой. Этот вид деятельности также называется обучением с учителем. Построенная модель может быть использована для классификации новых данных. Этап обучения может быть выполнен с использованием уже определенного обучающего набора данных. Каждая запись в обучающих данных связана с атрибутом, называемым меткой класса, который указывает, к какому классу принадлежит запись. Созданная модель может быть в виде дерева решений или в виде набора правил.

А Древо решений представляет собой графическое изображение интерпретации каждого класса или правил классификации. Регресс это специальное приложение правил классификации. Регрессия полезна, когда значение переменной предсказывается на основе кортежа, а не сопоставления кортежа данных из отношения с определенным классом. Некоторая общая классификация алгоритмы дерево решений, нейронные сети, логистическая регрессия и т. д.

Циклический

Тип содержимого циклический означает, что столбец содержит значения, представляющие циклический упорядоченный набор. Например, циклическим упорядоченным набором являются пронумерованные дни недели, поскольку день с номером 1 следует за днем с номером 7.

Циклические столбцы атрибутов считаются упорядоченными и дискретными в терминах типов содержимого.

Данный тип содержимого поддерживается всеми типами данных интеллектуального анализа данных в службах Службы Analysis Services. Однако большинство алгоритмов обрабатывает циклические значения как дискретные и не выполняет особой обработки.

1.12.3. Классификация многоклассов и нескольких выходов

Классификация по нескольким классам и множеству выходов (также известная как многозадачная классификация ) — это задача классификации, которая маркирует каждый образец набором недвоичных свойств. И количество свойств, и количество классов для каждого свойства больше 2. Таким образом, один оценщик обрабатывает несколько совместных задач классификации. Это как обобщение задачи классификации нескольких меток , которая учитывает только двоичные атрибуты, так и обобщение задачи классификации нескольких классов , в которой рассматривается только одно свойство.

Например, классификация свойств «вид фрукта» и «цвет» для набора изображений фруктов. Свойство «вид фрукта» имеет возможные классы: «яблоко», «груша» и «апельсин». Свойство «цвет» имеет возможные классы: «зеленый», «красный», «желтый» и «оранжевый». Каждый образец представляет собой изображение фрукта, метка выводится для обоих свойств, и каждая метка является одним из возможных классов соответствующего свойства.

Обратите внимание на то, что все классификаторы, обрабатывающие задачи многоклассового вывода (также известные как многозадачная классификация), поддерживают задачу многоклассовой классификации как особый случай. Классификация многозадачности аналогична задаче классификации с несколькими выходами с различными формулировками модели. Для получения дополнительной информации см. Соответствующую документацию оценщика

Предупреждение

В настоящее время ни одна метрика не поддерживает задачу классификации нескольких классов и нескольких выходов.

1.12.3.1. Целевой формат

Допустимое представление множественного — это плотная матрица формы (n_samples, n_classes) меток классов. Конкатенация по столбцам 1d переменных. Пример y для 3-х образцов:

>>> y = np.array(, , ])
>>> print(y)

 
 ]

Индексы и ограничения

Индексы создаются автоматически при определении ограничений PRIMARY KEY или UNIQUE на основе столбцов таблицы. Например, при создании таблицы с ограничением UNIQUE Компонент Database Engine автоматически создает некластеризованный индекс. При настройке PRIMARY KEY Компонент Database Engine автоматически создает кластеризованный индекс, если он еще не существует. Если вы пытаетесь применить ограничение PRIMARY KEY в существующей таблице, для которой уже создан кластеризованный индекс, SQL Server применяет первичный ключ с помощью некластеризованного индекса.

Дополнительные сведения см. в разделах Создание первичных ключей и Создание ограничений уникальности.

С задержкой

Непрерывный означает, что столбец содержит значения, которые представляют числовые данные в масштабе, допускающем промежуточные значения. В отличие от дискретного столбца, содержащего конечные, счетные данные, непрерывный столбец представляет данные измерений и может содержать бесконечное количество дробных значений. Примером столбца непрерывного атрибута может служить столбец с данными о температуре.

Если столбец содержит непрерывные числовые данные и эти данные должны быть распределены, можно улучшить точность анализа, указав ожидаемое распределение значений. Распределение столбцов задается на уровне структуры интеллектуального анализа данных. По этой причине настройки применяются ко всем моделям на основе этой структуры. Дополнительные сведения см. в разделе Распределения столбцов (интеллектуальный анализ данных).

Тип содержимого Continuous поддерживается следующими типами данных: Date, Double и Long.

Таблица

Тип содержимого таблица указывает, что столбец содержит другую таблицу данных с одним или несколькими столбцами и одной или несколькими строками. Применительно к любой конкретной строке в таблице вариантов этот столбец может содержать несколько значений, причем все они связаны с записью родительского варианта. Например, если основная таблица вариантов содержит список клиентов, то можно предусмотреть несколько столбцов, содержащих вложенные таблицы, например, столбец ProductsPurchased , в котором вложенная таблица перечисляет продукты, приобретенные этим клиентом в прошлом, а столбец Hobbies содержит перечень увлечений клиента.

Типом данных этого столбца всегда является Table.

Реализация классификатора

Первый шаг в реализации классификатора — его импорт в Python. Вот как это выглядит для логистической регрессии:

Вот импорты остальных классификаторов, рассмотренных выше:

Однако, это не все классификаторы, которые есть в Scikit-Learn. Про остальные можно прочитать на соответствующей странице в документации.

После этого нужно создать экземпляр классификатора. Сделать это можно создав переменную и вызвав функцию, связанную с классификатором.

Теперь классификатор нужно обучить. Перед этим нужно «подогнать» его под тренировочные данные.

Обучающие признаки и метки помещаются в классификатор через функцию :

После обучения модели данные уже можно подавать в классификатор. Это можно сделать через функцию классификатора , передав ей параметр (признак) для прогнозирования:

Эти этапы (создание экземпляра, обучение и классификация) являются основными при работе с классификаторами в Scikit-Learn. Но эта библиотека может управлять не только классификаторами, но и самими данными. Чтобы разобраться в том, как данные и классификатор работают вместе над задачей классификации, нужно разобраться в процессах машинного обучения в целом.

Процесс машинного обучения

Процесс содержит в себе следующие этапы: подготовка данных, создание обучающих наборов, создание классификатора, обучение классификатора, составление прогнозов, оценка производительности классификатора и настройка параметров.

Во-первых, нужно подготовить набор данных для классификатора — преобразовать данные в корректную для классификации форму и обработать любые аномалии в этих данных. Отсутствие значений в данных либо любые другие отклонения — все их нужно обработать, иначе они могут негативно влиять на производительность классификатора. Этот этап называется предварительной обработкой данных (англ. data preprocessing).

Следующим шагом будет разделение данных на обучающие и тестовые наборы. Для этого в Scikit-Learn существует отличная функция traintestsplit.

Как уже было сказано выше, классификатор должен быть создан и обучен на тренировочном наборе данных. После этих шагов модель уже может делать прогнозы. Сравнивая показания классификатора с фактически известными данными, можно делать вывод о точности классификатора.

Вероятнее всего, вам нужно будет «корректировать» параметры классификатора, пока вы не достигните желаемой точности (т. к. маловероятно, что классификатор будет соответствовать всем вашим требованиям с первого же запуска).

Ниже будет представлен пример работы машинного обучения от обработки данных и до оценки.

Как понять, на каком уровне развития гибкие навыки

Оценить уровень развития навыков и компетенций помогают методики ассессмента. Эксперт по обучению взрослых, тренер АРТы Инна Попова предлагает определить, из чего состоит компетенция и выбрать шкалу уровня ее развития. Каждую компетенцию описывают через комплекс индикаторов, в которых она проявляется.

Хороший пример детального описания компетенций по уровням показывают в книге «Знать или уметь» . Здесь авторы представляют модель 6К, дополняя модель 4К уверенностью в себе и преодолением неудач «confidence», работой с информацией и эрудицией «content». Каждая компетенция детально разложена на четыре уровня.

Возьмем пример — коммуникативную компетенцию. Первый уровень коммуникации — проявление эмоций, типичный для детей и некоторых управленцев в состоянии стресса. Второй уровень хорошо иллюстрирует диалог из «Криминального чтива». Героиня Умы Турман — Миа Уоллес спрашивает героя Джона Траволты — Винсента Вегу: «Ты слушаешь? Или просто ждешь, когда можно заговорить?» Вега отвечает: «Я жду, когда можно будет сказать, но пытаюсь слушать».

На третьем уровне выстраивается полноценный диалог, появляется умение слушать вторую сторону. Здесь общение предполагает, что мы как минимум учитываем образ мышления слушателя. На четвертом уровне коммуникации мы способны «увидеть» скрытый подтекст.

Авторы книги Роберта Голинкофф и Кэти Хирш-Пасек приводят индикаторы проявления каждой компетенции у детей, взрослых, в деловой среде.

Определение классификации

Что такое анкетирование

Наверняка вы уже участвовали в анкетировании хоть пару раз в жизни. Вот скажите, вы отвечали на вопросы относительно организации лечения или образования, заполняли мини-анкетки на каких-то сайтах, участвовали в опросах в соцсетях? Если да, то вы уже представляете себе анкетирование как явление.

Обратимся к определению. Анкетирование – это исследование, включающее перечень вопросов, касающихся событий, фактов или мнений, чувств и предпочтений опрашиваемого относительно чего-либо. Собственно говоря, это форма опроса, существующая в виде готового перечня вопросов, на которые отвечает информант или респондент (эти понятия тождественны) в письменном виде. В классическом варианте опросник оформляется в виде бланка, распечатывается и раздается респондентам.

Анкетирование часто отождествляется с тестированием, но это не совсем верно. Тестирование служит для определения уровня каких-либо компетенций (знаний, уровня интеллекта и так далее), в то время как анкетирование служит всего лишь для сбора информации и использования ее в обобщенном виде. Изучается мнение, определяется наличие/отсутствие чего-либо, выясняются перспективы и так далее.

Анкетирование:

Есть ли у вас приусадебный участок?
Какие культуры вы на нем выращиваете?
Получаете ли вы доход с сада и огорода?
Хотели бы вы заняться фермерством?

Тестирование:

Какие виды плодовых культур вы знаете?
К какому семейству относится томат?
Что представляет собой плод томата с точки зрения ботаники?

Классификация вопросов

Попробуем разобраться в классификации вопросов. Итак, первая типология вопросов – по содержанию. Существуют вопросы, касающиеся фактов и событий, то есть, объективные. Например, «Бывали ли вы за границей за последние пять лет?», «Есть ли у вас высшее образование?» – только факты и ничего более.

Им противопоставляются вопросы, касающиеся мнений, суждений, предпочтений, то есть, субъективные. Например, «В какой стране вы хотели бы побывать больше всего?», «Планируете ли вы получить высшее образование?».

Переходим к классификации вопросов по функциям:

Основные. Эта группа вопросов касается преимущественно фактов и четких суждений. Зачастую они же выполняют функцию фильтра, отсеивая нецелевых информантов. «Есть ли у вас домашние животные?» – при отрицательном ответе вопросы, касающиеся условий содержания и кормов будут явно бессмысленными.
Контрольные. Они обычно располагаются между основными и выполняют функцию «детекторов лжи». С их помощью проверяется степень искренности респондента. Вопрос «Любите ли вы своего супруга?» – основной, а «Хотели бы вы развестись?» – созданный специально для него контрольный.
Буферные. Эти вопросы обычно располагают между смысловыми блоками. Их цель – помочь переключиться с одной темы на другую.
Контактные. Их цель – установить атмосферу доверия, открытости и доброжелательности.
Ловушки. В принципе, это те же контрольные вопросы, призванные проверить искренность информанта, но сформулированные в весьма завуалированной форме.

И, наконец, еще одна типология – по структуре. Согласно этой классификации, вопросы принято дифференцировать на:

Открытые. Информант самостоятельно формулирует ответ своими словами. Такие вопросы зачастую остаются без ответов либо респонденты относятся к ним крайне поверхностно. Это понятно: писать развернутый ответ гораздо сложнее, чем сделать выборку из предложенных вариантов. К сожалению, и обрабатывать открытые вопросы значительно сложнее: свободная информация плохо поддается систематизации. Но иногда попросту невозможно сделать вопрос закрытым. «Перечислите последние три прочитанные вами книги», «Если бы вы начинали сначала, какую профессию бы избрали?» – ну что тут закроешь, правда?
Закрытые. Это вопросы по образцу тестовых: респондент должен выбрать ответ из предложенных вариантов. Закрытые вопросы в свою очередь делятся на дихотомические (да/нет), альтернативные (предлагается выбрать один вариант), вопросы-меню (можно выбрать несколько вариантов). К этой же категории можно отнести и матричные либо масштабные вопросы, когда что-то нужно выставить в порядке приоритетности либо оценить по предложенной шкале.
Полузакрытые. Это очень хороший вариант, когда охватить все варианты в закрытом вопросе попросту невозможно. Информанту предлагаются не только готовые варианты ответов, но и альтернатива – можно вписать вручную свой вариант. Правда, практика показывает, что большинство респондентов этой альтернативой не пользуется, предпочитая отмечать готовые варианты.

Кроме того, можно дифференцировать вопросы на прямые и косвенные. Прямые обращены непосредственно к респонденту и требуют высказывания личного мнения. Это щекотливый момент, особенно если суждение информанта отличается от общественного мнения или каких-то моральных догм.

Поэтому особо щекотливые вопросы лучше задавать в косвенной, то есть условной или обезличенной форме, причем максимально деликатно. А вообще чрезвычайно полярных (резко положительных или отрицательных), смущающих и откровенно гипотетических (не предполагающих четкого ответа) вопросов лучше по возможности избегать.

Критическое мышление

Критическое мышление — способность взвешенно подходить к переработке и потреблению информации. Мы постоянно находимся в информационном потоке. В нем легко потеряться, потерять фокус внимания или стать жертвой манипуляций. Навык помогает проверять информацию, искать взаимосвязь между фактами, рационально мыслить, принимать верные решения и сформулировать сильные аргументы.

Как развить. Развивайте логику и наблюдение. Попробуйте определить ролевые модели поведения коллег на работе. Понаблюдайте, как они реагируют на входящую информацию. Учитесь задавать вопросы. Применяйте методики критического мышления на новостях. Например, начните с простых методик проверки информации «5W+H» или IMVAIN:

Экономика образования

Как использовать критическое мышление в информационном потоке

Что изучить о критическом мышлении:

Книги

Оскар Бренифье «Давай обсудим»
Дайана Халперн «Психология критического мышления»
Винсент Руджеро «По ту сторону эмоций и чувств». Руководство по критическому мышлению
Эрик Ванс «Внушаемый мозг: как мы себя обманываем и исцеляем»
Том Чатфилд «Критическое мышление. Анализируй, сомневайся, формируй свое мнение»

Курсы

4brain бесплатный текстовый курс по критическому мышлению
Khan Academy курс на английском «Critical Thinking» от Wireless Philosophy
Coursera «Критическое мышление в информационный век»

Сравнение с жесткой кластеризацией

При нечеткой кластеризации (также известной как жесткая кластеризация) данные делятся на отдельные кластеры, где каждая точка данных может принадлежать только одному кластеру. В нечеткой кластеризации точки данных потенциально могут принадлежать нескольким кластерам. Например, яблоко может быть красным или зеленым (жесткая кластеризация), но яблоко также может быть красным И зеленым (нечеткая кластеризация). Здесь яблоко может быть в определенной степени красным, а в определенной степени зеленым. Вместо яблока, принадлежащего зеленому , а не красному , яблоко может принадлежать зеленому и красному . Эти значения нормализованы от 0 до 1; однако они не представляют вероятности, поэтому нет необходимости складывать эти два значения в 1.

Внешние меры оценки качества[править]

Данные меры используют дополнительные знания о кластеризуемом множестве: распределение по кластерам, количество кластеров и т.д.

Обозначенияправить

Дано множество из элементов, разделение на классы , и полученное разделение на кластеры , совпадения между и могут быть отражены в таблице сопряженности , где каждое обозначает число объектов, входящих как в , так и в : .

Пусть .

Также рассмотрим пары из элементов кластеризуемого множества . Подсчитаем количество пар, в которых:

Элементы принадлежат одному кластеру и одному классу —
Элементы принадлежат одному кластеру, но разным классам —
Элементы принадлежат разным кластерам, но одному классу —
Элементы принадлежат разным кластерам и разным классам —

Индекс Randправить

Индекс Rand оценивает, насколько много из тех пар элементов, которые находились в одном классе, и тех пар элементов, которые находились в разных классах, сохранили это состояние после кластеризации алгоритмом.

Имеет область определения от 0 до 1, где 1 — полное совпадение кластеров с заданными классами, а 0 — отсутствие совпадений.

Индекс Adjusted Randправить

где — значения из таблицы сопряженности.

В отличие от обычного , индекс Adjusted Rand может принимать отрицательные значения, если .

Индекс Жаккара (англ. Jaccard Index)править

Индекс Жаккара похож на , только не учитывает пары элементов находящиеся в разные классах и разных кластерах ().

Индекс Фоулкса – Мэллова (англ. Fowlkes-Mallows Index)править

Индекс Фоулкса – Мэллова используется для определения сходства между двумя кластерами.

Более высокое значение индекса означает большее сходство между кластерами. Этот индекс также хорошо работает на зашумленных данных.

Hubert Г statisticправить

Данная мера отражает среднее расстояние между объектами разных кластеров:

где , — матрица близости, а

Можно заметить, что два объекта влияют на , только если они находятся в разных кластерах.

Чем больше значение меры — тем лучше.

Entropyправить

Энтропия измеряет «чистоту» меток классов:

Стоит отметить, что если все кластера состоят из объектов одного класса, то энтропия равна 0.

Purityправить

Чистота ставит в соответствие кластеру самый многочисленный в этом кластере класс.

Чистота находится в интервале , причём значение = 1 отвечает оптимальной кластеризации.

Пример обработки изображения

Изображение сегментировано с помощью нечеткой кластеризации с исходной (вверху слева), сгруппированной (вверху справа) и картой членства (внизу)

Сегментация изображений с использованием алгоритмов кластеризации k-средних уже давно используется для распознавания образов, обнаружения объектов и получения медицинских изображений. Однако из-за реальных ограничений, таких как шум, затенение и различия в камерах, традиционная жесткая кластеризация часто не может надежно выполнять задачи обработки изображений, как указано выше. Нечеткая кластеризация была предложена как более подходящий алгоритм для выполнения этих задач. Это изображение в оттенках серого, которое подверглось нечеткой кластеризации в Matlab. Исходное изображение отображается рядом с кластерным изображением. Цвета используются для визуального представления трех отдельных кластеров, используемых для определения принадлежности каждого пикселя. Ниже приведена диаграмма, определяющая нечеткие коэффициенты принадлежности соответствующих им значений интенсивности.

В зависимости от приложения, для которого должны использоваться коэффициенты нечеткой кластеризации, к изображениям RGB могут применяться различные методы предварительной обработки . Преобразование RGB в HCL — обычная практика.

Кластеризация и классификация: таблица, сравнивающая разницу между кластеризацией и классификацией

Кластеризация классификация Неконтролируемые данные Контролируемые данные Не высоко ценит учебные наборы Имеет ли высокоценные обучающие комплекты Работает исключительно с немечеными данными Включает как немеченые, так и помеченные данные Цели для определения сходства данных Целесообразно проверить, где находится Задает требуемое изменение Не уточняет требуемое улучшение Имеет одну фазу Имеет две фазы Определение граничных условий не имеет первостепенного значения Определение граничных условий имеет важное значение для выполнения фаз Обычно не имеет дело с предсказанием Сделки с прогнозом В основном используются два алгоритма Имеет ряд возможных алгоритмов для использования Процесс менее сложный Процесс более сложный

В чем разница между кластеризацией и классификацией?

Кластеризация — это обучение без учителя, а классификация — это метод обучения с учителем. Он группирует похожие экземпляры на основе функций, тогда как классификация присваивает экземплярам предопределенные теги на основе функций. Кластеризация разбивает набор данных на подмножества, чтобы сгруппировать экземпляры с похожими функциями. Он не использует размеченные данные или обучающий набор. С другой стороны, классифицируйте новые данные в соответствии с наблюдениями обучающего набора. Обучающий набор помечен.

Цель кластеризации состоит в том, чтобы сгруппировать набор объектов, чтобы определить, существуют ли между ними какие-либо отношения, тогда как классификация направлена на определение того, к какому классу принадлежит новый объект из набора предопределенных классов.

Модельные методы

5.1 Основная идея

Метод на основе модели: для каждого кластера предполагается модель, позволяющая найти наилучшее соответствие данных данной модели. Этот тип метода в основном относится к методам, основанным на вероятностных моделях, и к методам, основанным на моделях нейронных сетей, особенно на основе вероятностных моделей. Метод в основном. Вероятностная модель здесь в основном относится к генеративной модели.Данные одного и того же «класса» принадлежат одному и тому же распределению вероятностей, то есть предполагается, что данные генерируются в соответствии с потенциальным распределением вероятностей. Наиболее типичный и часто используемый метод — это модели гауссовой смеси (GMM). Метод, основанный на модели нейронной сети, в основном относится к SOM (Self Organized Maps), которая также является единственной известной мне нейронной сетью с обучением без учителя. На следующем рисунке показана демонстрация GMM, которая использует алгоритм EM для оценки максимального правдоподобия. Чтобы

5.2 поток алгоритма

Нейронная сеть SOM была предложена финским экспертом по нейронным сетям профессором Кохоненом. Алгоритм предполагает наличие некоторых топологических структур или последовательностей во входном объекте, которые могут быть достигнуты из входного пространства (n-мерного) в выходную плоскость (2-мерную) Отображение уменьшения размерности, его отображение имеет свойство поддерживать топологические характеристики и имеет сильную теоретическую связь с реальной обработкой мозга. Чтобы Сеть SOM включает входной и выходной уровни. Входной слой соответствует многомерному входному вектору, выходной слой состоит из ряда упорядоченных узлов, организованных в двумерной сетке, а входные узлы и выходные узлы связаны весовыми векторами. В процессе обучения найдите единицу выходного слоя с наименьшим расстоянием, то есть победившую единицу, и обновите ее. В то же время веса соседних областей обновляются, так что выходные узлы сохраняют топологические характеристики входного вектора. Чтобы Схема алгоритма: 1. Инициализируйте сеть и присвойте начальные значения весу каждого узла в выходном слое; 2. Произвольно выберите входной вектор из входной выборки и найдите вектор весов с наименьшим расстоянием от входного вектора; 3. Определите выигрышную единицу и отрегулируйте вес рядом с выигрышной единицей, чтобы приблизиться к входному вектору; 4. Предоставьте новые образцы и проведите обучение; 5. Уменьшите радиус окрестности, уменьшите скорость обучения, повторите, пока он не станет меньше допустимого значения, и выведите результат кластеризации.

5.3 Достоинства и недостатки алгоритма

Преимущества: разделение «классов» не так уж и «сложно», но выражается в форме вероятности, а характеристики каждого класса также могут быть выражены параметрами. Чтобы Недостатки: эффективность выполнения невысока, особенно при большом количестве распределений и небольшом объеме данных.

5.4 Общие алгоритмы и улучшения

Наиболее типичным и часто используемым методом, основанным на вероятностных моделях, является гауссовская смесь моделей (GMM, Gaussian Mixture Models). Метод, основанный на модели нейронной сети, в основном относится к SOM (Self Organized Maps).

Саморефлексия

Саморефлексия — это самостоятельный анализ своих поступков, поведения, деятельности. Она помогает оценить свои действия, осознать их и принять решение, что делать дальше. Например, если вы никак не можете наладить отношения с коллегами, саморефлексия поможет найти ошибки в общении с вашей стороны. Этот навык развивает осознанность — вы будете принимать более взвешенные решения, если знаете себя и осознаете свои потребности.

На каждом этапе обучения нужно осознанно ставить цели. Навык целеполагания помогает их формулировать и достигать. В отдельном материале мы подробно рассказали, как работать с целями для своего обучения и представить его в виде проекта:

Экономика образования

Образование как проект: как ставить цели обучения и не бросить на полпути

Как развить. Понаблюдайте за собой: отмечайте детали поведения и поступков. Попробуйте вести дневник — записывайте туда впечатления о прожитом дне, инсайты и анализ своего поведения. Каждый день записывайте людей, которым вы благодарны за что-либо в своей жизни.

Что изучить о саморефлексии:

Книги

Далай-лама и доктор Говард Катлер «Искусство быть счастливым»
Марк Аврелий «Размышления»
Иммануил Кант «Обоснование непостижимого»
Виктор Франкл «Человек в поисках смысла»
Денни Пенман и Марк Уильямс «Осознанность: Как обрести гармонию в нашем безумном мире»

Что такое кластеризация?

Кластеризация — это метод группировки объектов таким образом, что объекты с похожими характеристиками объединяются, а объекты с разными характеристиками расходятся. Это распространенный метод статистического анализа данных для машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Исследовательский анализ и обобщение данных — это также область, в которой используется кластеризация.

Кластеризация относится к неконтролируемому интеллектуальному анализу данных. Это не какой-то конкретный алгоритм, а общий метод решения задачи. Следовательно, можно добиться кластеризации с использованием различных алгоритмов. Соответствующий алгоритм кластера и настройки параметров зависят от отдельных наборов данных. Это не автоматическая задача, это итеративный процесс поиска. Следовательно, необходимо модифицировать обработку данных и моделирование параметров до тех пор, пока результат не достигнет желаемых свойств. Кластеризация K-средних и иерархическая кластеризация — это два распространенных алгоритма кластеризации в интеллектуальном анализе данных.