Бейне: Деректерді өндірудегі жақындық дегеніміз не?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Жақындық өлшемдер Ұқсастық пен Ұқсассыздық шараларына жатады. Ұқсастық пен Ұқсассыздық маңызды, өйткені оларды бірнеше адам қолданады деректерді өндіру кластерлеу, ең жақын көрші классификациясы және аномалияны анықтау сияқты әдістер.
Осыған байланысты жақындық шарасы дегеніміз не?
Жақындық шаралары эмпирикалық зерттеу негізінде жатқан объектілер, элементтер, ынталандырулар немесе тұлғалар арасындағы ұқсастықты немесе ұқсастықты сипаттайды.
Жоғарыда көрсетілгеннен басқа матрицаның жақындығын қалай табуға болады? Қашықтық матрицасы
- Нысан арасындағы жақындықты қашықтық матрицасы ретінде өлшеуге болады.
- Мысалы, А = (1, 1) және В = (1,5, 1,5) нысанының арасындағы қашықтық ретінде есептеледі.
- D = (3, 4) және F = (3, 3.5) нысаны арасындағы қашықтықтың тағы бір мысалы ретінде есептеледі.
Сонымен, деректерді өндірудегі ұқсастық пен ұқсастық дегеніміз не?
Ұқсастық пен ұқсамаушылық келесілер деректерді өндіру ұғымдарды талқылаймыз. Ұқсастық екінің қаншалықты ұқсас екенін көрсететін сандық өлшем деректер нысандар болып табылады, және ұқсастық екі айырмашылығының сандық өлшемі болып табылады деректер объектілер болып табылады.
Айырмашылық матрицасы дегеніміз не?
The Ұқсассыздық матрицасы Бұл матрица бұл екі жиын арасындағы жұпқа ұқсастық жұбын білдіреді. Ол шаршы және симметриялы. Диагональды мүшелер нөл ретінде анықталады, яғни нөл өлшемі болып табылады ұқсастық элемент пен оның арасында.
Ұсынылған:
Деректерді өндірудегі кластерлеудің талаптары қандай?
Кластерлеу алгоритмі қанағаттандыруы тиіс негізгі талаптар: масштабтау мүмкіндігі; атрибуттардың әртүрлі түрлерімен жұмыс істеу; ерікті пішінді кластерлерді табу; енгізу параметрлерін анықтау үшін домендік білімге қойылатын минималды талаптар; шумен және шектен тыс факторлармен күресу мүмкіндігі;
Деректерді өндірудегі кластерлік талдау дегеніміз не?
Кластерлеу – абстрактілі объектілер тобын ұқсас объектілердің кластарына айналдыру процесі. Есте сақтау керек нүктелер. Деректер нысандарының кластерін бір топ ретінде қарастыруға болады. Кластерлік талдау кезінде біз алдымен деректердің ұқсастығына қарай деректер жинағын топтарға бөлеміз, содан кейін топтарға белгілерді тағайындаймыз
Деректерді өндіру дегеніміз не және деректерді өндіруге не жатпайды?
Деректерді іздеу алдын ала болжанбаған гипотезасыз жүзеге асырылады, сондықтан деректерден алынған ақпарат ұйымның нақты сұрақтарына жауап бермейді. Деректерді өндіру емес: Деректерді өндіру мақсаты деректердің өзін шығару (миннинг) емес, үлкен көлемдегі деректерден үлгілер мен білімді алу болып табылады
Деректерді өндірудегі деректердің қандай түрлері бар?
Қандай деректер түрін өндіруге болатынын талқылайық: Flat Files. Реляциялық мәліметтер базасы. Деректер қоймасы. Транзакциялық деректер базалары. Мультимедиялық мәліметтер базасы. Кеңістіктік мәліметтер базасы. Уақыт сериясының деректер қоры. World Wide Web (WWW)
Деректерді өндірудегі көпқабатты перцептрон дегеніміз не?
Көпқабатты перцептрон (MLP) – алға бағытталған жасанды нейрондық желінің (ANN) класы. Кіріс түйіндерін қоспағанда, әрбір түйін сызықты емес белсендіру функциясын пайдаланатын нейрон болып табылады. MLP оқыту үшін кері таралу деп аталатын бақыланатын оқыту әдісін пайдаланады