Model Graviti yang dicadangkan. Dalam bahagian ini, Model Pengelasan Berasaskan Centroid baharu, iaitu, Model Graviti (GM), diperkenalkan untuk mengatasi kelemahan yang wujud (atau berat sebelah) CBC dalam set data tidak seimbang kelas.
Apakah pengelompokan berasaskan centroid?
Kluster berasaskan Centroid menyusun data ke dalam kelompok bukan hierarki, berbeza dengan pengelompokan hierarki yang ditakrifkan di bawah. k-means ialah algoritma pengelompokan berasaskan centroid yang paling banyak digunakan. Algoritma berasaskan centroid adalah cekap tetapi sensitif kepada keadaan awal dan outlier.
Apakah itu analisis pengelompokan berasaskan model?
Analisis kluster berasaskan model ialah prosedur pengelompokan baharu untuk menyiasat kepelbagaian populasi menggunakan ketumpatan normal multivariate campuran terhingga.
Apakah pengelompokan berasaskan model pengedaran?
Definisi. Pengelompokan berasaskan model ialah pendekatan statistik untuk pengelompokan data Data yang diperhatikan (pelbagai) diandaikan telah dijana daripada campuran terhingga model komponen. Setiap model komponen ialah taburan kebarangkalian, biasanya taburan multivariate parametrik.
Apakah model pengelompokan?
Analisis kluster, atau pengelompokan, ialah tugas pembelajaran mesin tanpa pengawasan Ia melibatkan penemuan pengelompokan semula jadi secara automatik dalam data. Tidak seperti pembelajaran diselia (seperti pemodelan ramalan), algoritma pengelompokan hanya mentafsir data input dan mencari kumpulan atau gugusan semula jadi dalam ruang ciri.
