Алгоритм кластеризации для смешанных типов данных — K-Prototypes

Автор: AIEngineering

Загружено: 2020-04-17

Просмотров: 48342

Описание:

#datascience #machinelearning #ml

Методы, основанные на алгоритме k-средних, эффективны для обработки больших наборов данных, но часто ограничены числовыми данными. K-средние оптимизируют функцию стоимости, определяемую на основе евклидова расстояния
между точками данных и средними значениями кластеров. Минимизация функции стоимости путем вычисления средних значений ограничивает их применение числовыми данными.

Именно здесь K-прототип проявляет себя во всей красе. При применении к числовым данным алгоритм идентичен алгоритму k-средних. Для категориальных данных алгоритм использует простую меру соответствия и несходства
, заменяет средние значения кластеров модами и использует частотный метод для обновления мод в процессе кластеризации, чтобы минимизировать функцию стоимости кластеризации.

Алгоритм кластеризации для смешанных типов данных — K-Prototypes

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Keras Tuner - Auto Neural Network Architecture Selection

Keras Tuner - Auto Neural Network Architecture Selection

K Means Clustering Algorithm Example in Python - V1

K Means Clustering Algorithm Example in Python - V1

Module 12- Mastering Clustering in ML: K-Means, K-Modes, K-Prototypes & Hierarchical Methods

Module 12- Mastering Clustering in ML: K-Means, K-Modes, K-Prototypes & Hierarchical Methods

Очистка и анализ данных с помощью Apache Spark

Очистка и анализ данных с помощью Apache Spark

Учебник по машинному обучению Python - 13: алгоритм кластеризации K-средних

Учебник по машинному обучению Python - 13: алгоритм кластеризации K-средних

Работаем в Excel по-новому или зачем нужна точка

Работаем в Excel по-новому или зачем нужна точка

Clustering with DBSCAN, Clearly Explained!!!

Clustering with DBSCAN, Clearly Explained!!!

Арестович, Латынина: Наступит мир после ухода Зеленского?

Арестович, Латынина: Наступит мир после ухода Зеленского?

Алгоритмы и структуры данных за 15 минут! Вместо 4 лет универа

Алгоритмы и структуры данных за 15 минут! Вместо 4 лет универа

«Есть три плохие новости»: политолог Морозов о провале переговоров и цели Путина

«Есть три плохие новости»: политолог Морозов о провале переговоров и цели Путина

UMAP Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction | SciPy 2018 |

UMAP Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction | SciPy 2018 |

Прикладная кластеризация K-средних в R

Прикладная кластеризация K-средних в R

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

Hands On Data Science Project: Understand Customers with KMeans Clustering in Python

Hands On Data Science Project: Understand Customers with KMeans Clustering in Python

How to Apply PCA before K-means Clustering in R Programming (Example) | Principal Component Analysis

How to Apply PCA before K-means Clustering in R Programming (Example) | Principal Component Analysis

Cluster all kinds of data with K-Prototypes Clustering ! - A detailed and practical guide

Cluster all kinds of data with K-Prototypes Clustering ! - A detailed and practical guide

StatQuest: Hierarchical Clustering

StatQuest: Hierarchical Clustering

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение