Хичээлийн сэдэв

Хичээл: Олон хэмжээст өгөгдлийн статистик шинжилгээ
Сэдэв: #10. Кластерын шинжилгээ I

Зорилго

Олон хэмжээст өгөгдөл болон зайн матрицад тулгуурлан юмс үзэгдлийг дотоод ялгаа багатай, гадаад ялгаа ихтэй бүлгүүдэд хуваах кластерын шинжилгээний үндсэн ойлголт, алгоритмуудыг судална. Мөн шатлах болон төвд суурилсан алгоритмуудын ажиллах зарчим, тэдгээрийн ялгаатай талууд, зайн хэмжээс сонгох арга зүй, зайн квадратуудын нийлбэрээр кластерлалтын чанарыг үнэлэх болон хувьсагчдын масштабын зөрүү шинжилгээний үр дүнд хэрхэн нөлөөлдгийг ойлгож, кластерын шинжилгээний алгоритмуудыг практикт хэрэглэх мэдлэг, чадвартай болно.

Зорилтууд

  1. Олон хэмжээст өгөгдлөөс зайн матриц байгуулах, хувьсагчдын тоон болон чанарын болохоос шалтгаалан тохирох зайн хэмжээсийг сонгох зарчмыг судлах.
  2. Холболтод суурилсан буюу шатлах алгоритмын төрлүүд, тэдгээрийн бөөгнүүлэх зарчим болон дендрограмм байгуулах аргачлалыг мэдэх.
  3. Төвд суурилсан алгоритмын ажиллах зарчим, кластерын төвийг тодорхойлох болон шинэчлэх аргачлалыг судлах.
  4. Кластерын дотоод болон кластер хоорондын зайн квадратуудын нийлбэрийг тооцоолон кластерлалтын чанарыг үнэлж сурах.
  5. Хувьсагчдын масштабын харилцан адилгүй байдал ба стандарт хувиргалтын кластерлалтад үзүүлэх нөлөөг ойлгох.

Товч агуулга

Кластерын шинжилгээ ба байгуулах алгоритмуудын талаарх ерөнхий ойлголт, кластерын шинжилгээний шатлах болон төвд суурилсан алгоритмууд, масштабын нөлөө

Дэд сэдвүүд

  1. Кластерын шинжилгээ
  2. Холболтод суурилсан буюу шатлах алгоритм
  3. Төвд суурилсан алгоритм
  4. Хувьсагчдын масштабын харилцан адилгүй байдлын нөлөө

Суралцахуйн үр дүн

Мэдлэг

  1. Хайгуулын болон нотолгооны кластерын шинжилгээний зорилго, кластер байгуулах үндсэн зарчмыг ойлгоно.
  2. Дан, бүрэн, дундын, жинлээгүй дундын, центройд, медиан болон Уардын зэрэг холболтод суурилсан аргуудын ялгаа ба онцлогийг мэднэ.
  3. Төвд суурилсан алгоритм дахь алхам бүрт кластерын төвийг дахин тооцоолох болон объектуудыг шилжүүлэх механизмыг ойлгоно.
  4. Түүврийн элементүүдийн нийт зайн квадратуудын нийлбэр, кластерын дотоод болон кластер хоорондын зайн квадратуудын нийлбэрийн харьцаагаар загварын чанарыг хэмжих зарчмыг мэддэг болно.
  5. Масштабыг стандарт хувиргалтаар тэгшитгэх эсвэл Махаланобисын хувиргалт хэрэглэхэд кластерууд бүдгэрэх, халхлагдах сөрөг талыг ойлгоно.

Чадвар

  1. Өгөгдлийн шинж чанарт тохируулан зайн хэмжээс болон шатлах алгоритмын холболтын аргыг оновчтой сонгон ашигладаг болно.
  2. Дендрограмм болон зайн матрицын өөрчлөлтөд тулгуурлан шатлах алгоритмын алхам бүрийн үр дүнг тооцоолж чаддаг болно.
  3. Төвд суурилсан алгоритмын дагуу кластерын төвүүдийг шинэчлэх, объектуудын шилжин очиж болох кластерыг тодорхойлж чаддаг болно.
  4. Кластерлалтын үр дүнг тайлбарлаж, дүгнэж сурна.

Хандлага

  1. Хувьсагчдын хэмжих нэгж, масштабын зөрүү нь шинжилгээний үр дүнг гажуудуулж болзошгүйг анхаарч, өгөгдөлд нухацтай, дүн шинжилгээтэй ханддаг болно.
  2. Кластерын тоог сонгох болон масштабыг тэгшитгэхэд гарах давуу болон сул талуудыг харьцуулан хардаг болно.
Хариу

Дараах асуултуудад 11 сарын 3 07:40 — 11 сарын 24 07:40 хугацаанд хариулна.

Баталгаажуулах код авах

  1. Тоон хувьсагчдаас бүрдэх өгөгдөл дээр кластерын шинжилгээ хийхдээ ...


  2. Кластерын шинжилгээ хийх үед ямар зарчим баримтлах вэ?


  3. Тоон хувьсагчдаас бүрдэх өгөгдөл дээр кластерын шинжилгээ хийхэд дараах зүйлсийг анхаарна.


  4. Кластер хоорондын зайн квадратуудын нийлбэрийг нийт зайн квадратуудын нийлбэртэй тэнцүү болгоно гэвэл ...


  5. Шатлах алгоритмаар хийсэн кластерын шинжилгээний үр дүнг ямар диаграммаар үзүүлдэг вэ?


  6. Өгөгдөл дэх хувьсагчдын масштабын харилцан адилгүй байдлын нөлөөг арилган тэгшитгэснээр ямар сөрөг үр дагавар гарч болох вэ?


  7. Шатлах алгоритмаар хийх кластерын шинжилгээгээр нэг кластерт эрс ялгаатай хоёр объект оруулахгүй гэвэл кластер хоорондын зайг ямар аргаар тооцоолох вэ?


  8. Кластерын шинжилгээний k-means алгоритмыг чанарын өгөгдөл дээр хэрэглэж болох уу?


  9. Кластерын шинжилгээг шатлах алгоритмаар гүйцэтгэхэд юу шаардлагатай вэ?


  10. k-means алгоритмаар кластерын шинжилгээ хийхэд юу шаардлагатай вэ?


  11. Шатлах алгоритмаар кластерын шинжилгээ хийхэд юуг анхаарах вэ?


  12. Кластерын шинжилгээний k-means алгоритмд тухайн нэг кластерыг юугаар төлөөлүүлдэг вэ?

Бүх асуултад зөв хариулах бөгөөд буруу бол ахин оролдоно.
Хариулах оролдлого бүрийг бүртгэж хадгална.