ვიდეო: რა არის სიახლოვე მონაცემთა მოპოვებაში?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
სიახლოვე ზომები ეხება მსგავსებისა და განსხვავების ზომებს. მსგავსება და განსხვავება მნიშვნელოვანია, რადგან მათ იყენებენ მრავალი მონაცემების მოპოვება ტექნიკა, როგორიცაა კლასტერირება, უახლოესი მეზობლის კლასიფიკაცია და ანომალიის გამოვლენა.
ამასთან დაკავშირებით, რა არის სიახლოვის ზომა?
სიახლოვის ზომები ახასიათებს მსგავსებას ან განსხვავებას, რომელიც არსებობს ობიექტებს, ნივთებს, სტიმულებს ან პირებს შორის, რომლებიც საფუძვლად უდევს ემპირიულ კვლევას.
გარდა ზემოთ, როგორ ხვდებით მატრიცის სიახლოვეს? მანძილის მატრიცა
- ობიექტს შორის სიახლოვე შეიძლება გაიზომოს როგორც მანძილის მატრიცა.
- მაგალითად, მანძილი ობიექტს შორის A = (1, 1) და B = (1.5, 1.5) გამოითვლება როგორც.
- ობიექტს D = (3, 4) და F = (3, 3.5) შორის მანძილის კიდევ ერთი მაგალითი გამოითვლება როგორც.
ასე რომ, რა არის მსგავსება და განსხვავება მონაცემთა მოპოვებაში?
მსგავსება და განსხვავებულობა არიან შემდეგი მონაცემების მოპოვება ცნებები, რომლებსაც განვიხილავთ. მსგავსება არის რიცხვითი საზომი, თუ რამდენად ერთნაირია ორი მონაცემები ობიექტები არის და უმსგავსობა არის რიცხვითი საზომი იმისა, თუ რამდენად განსხვავდება ორი მონაცემები ობიექტები არის.
რა არის განსხვავებულობის მატრიცა?
The უმსგავსობის მატრიცა არის მატრიცა რომელიც გამოხატავს მსგავსების წყვილს ორ კომპლექტს შორის. ეს არის კვადრატული და სიმეტრიული. დიაგონალური წევრები განისაზღვრება როგორც ნული, რაც იმას ნიშნავს, რომ ნული არის ზომა უმსგავსობა ელემენტსა და საკუთარ თავს შორის.
გირჩევთ:
ყველა ნიმუში საინტერესოა მონაცემთა მოპოვებაში?
მონაცემთა მოდელირების ტრადიციული ამოცანისგან განსხვავებით - სადაც მიზანია ყველა მონაცემის ერთი მოდელით აღწერა - შაბლონები აღწერს მონაცემთა მხოლოდ ნაწილს [27]. რა თქმა უნდა, მონაცემების ბევრი ნაწილი და, შესაბამისად, მრავალი ნიმუში, საერთოდ არ არის საინტერესო. ნიმუშის მაინინგის მიზანია აღმოაჩინოს მხოლოდ ის, რაც არის
რა არის კლასტერული ანალიზი მონაცემთა მოპოვებაში?
კლასტერირება არის აბსტრაქტული ობიექტების ჯგუფის მსგავსი ობიექტების კლასებად გადაქცევის პროცესი. დასამახსოვრებელი პუნქტები. მონაცემთა ობიექტების კლასტერი შეიძლება განიხილებოდეს როგორც ერთი ჯგუფი. კლასტერული ანალიზის გაკეთებისას, ჩვენ ჯერ მონაცემთა ნაკრები დავყოფთ ჯგუფებად, მონაცემთა მსგავსების საფუძველზე და შემდეგ ჯგუფებს ვაძლევთ ეტიკეტებს
რა არის კლასიფიკაციის ტექნიკა მონაცემთა მოპოვებაში?
მონაცემთა მოპოვება მოიცავს ამოცანების ექვს საერთო კლასს. ანომალიის გამოვლენა, ასოციაციის წესების სწავლა, კლასტერირება, კლასიფიკაცია, რეგრესია, შეჯამება. კლასიფიკაცია არის ძირითადი ტექნიკა მონაცემთა მოპოვებაში და ფართოდ გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში
რა არის სხვადასხვა ტიპის მონაცემები მონაცემთა მოპოვებაში?
მოდით განვიხილოთ, რა ტიპის მონაცემების მოპოვება შეიძლება: Flat Files. ურთიერთობების მონაცემთა ბაზები. მონაცემთა საწყობი. ტრანზაქციების მონაცემთა ბაზები. მულტიმედიური მონაცემთა ბაზები. სივრცითი მონაცემთა ბაზები. დროის სერიის მონაცემთა ბაზები. მსოფლიო ქსელი (WWW)
რა არის მრავალშრიანი პერცეპტრონი მონაცემთა მოპოვებაში?
მრავალშრიანი პერცეტრონი (MLP) არის ხელოვნური ნერვული ქსელის (ANN) კლასი. შეყვანის კვანძების გარდა, თითოეული კვანძი არის ნეირონი, რომელიც იყენებს არაწრფივი აქტივაციის ფუნქციას. MLP იყენებს ზედამხედველობით სწავლის ტექნიკას, რომელსაც ეწოდება backpropagation ტრენინგისთვის