Proponowany Model grawitacyjny. W tej sekcji wprowadzono nowy model klasyfikacji oparty na centroidach, tj. model grawitacyjny (GM), w celu łatwego przezwyciężenia nieodłącznych niedociągnięć (lub błędów systematycznych) CBC w zestawie danych o niezrównoważeniu klas.
Co to jest klastrowanie oparte na centroidach?
Grupowanie oparte na centroidach organizuje dane w niehierarchiczne klastry, w przeciwieństwie do grupowania hierarchicznego zdefiniowanego poniżej. k-średnie to najczęściej używany algorytm grupowania oparty na centroidach. Algorytmy oparte na centroidach są wydajne, ale wrażliwe na warunki początkowe i wartości odstające.
Co to jest analiza skupień oparta na modelu?
Analiza skupień oparta na modelu to nowa procedura grupowania w celu zbadania niejednorodności populacji z wykorzystaniem skończonej mieszaniny wielu zmiennych normalnych gęstości.
Co to jest klastrowanie oparte na modelu dystrybucji?
Definicja. Grupowanie oparte na modelach jest statystycznym podejściem do grupowania danych Zakłada się, że obserwowane (wieloczynnikowe) dane zostały wygenerowane ze skończonej mieszaniny modeli składowych. Każdy model składowy jest rozkładem prawdopodobieństwa, zwykle parametrycznym rozkładem wielowymiarowym.
Co to są modele klastrowe?
Analiza klastrów lub grupowanie to nienadzorowane zadanie uczenia maszynowego Polega ono na automatycznym wykrywaniu naturalnego grupowania danych. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego (takiego jak modelowanie predykcyjne), algorytmy grupowania tylko interpretują dane wejściowe i znajdują naturalne grupy lub klastry w przestrzeni cech.
