Implementering af GMM på Virkelige Data
For at forstå, hvordan Gaussian mixture models (GMMs) præsterer på virkelige data, anvender vi dem på det velkendte Iris-datasæt, som indeholder målinger af blomsterarter. Algoritmen er som følger:
-
Explorativ dataanalyse (EDA): før GMM anvendes, udførte vi en grundlæggende EDA på Iris-datasættet for at forstå dets struktur;
-
Træning af GMM: efter EDA blev GMM implementeret for at gruppere datasættet i klynger. Da Iris-datasættet har tre arter, foruddefinerede vi antallet af klynger til 3. Under træningen identificerede modellen klynger baseret på sandsynligheden for, at hvert datapunkt tilhører en Gaussisk fordeling;
-
Resultater: modellen grupperede effektivt dataene i klynger. Nogle punkter blev tildelt overlappende områder med probabilistiske vægte, hvilket demonstrerer GMM's styrke i håndtering af virkelige data med subtile grænser;
-
Sammenligning af klynger med sande etiketter: for at evaluere modellens præstation blev GMM-klyngerne sammenlignet med de faktiske artsbetegnelser i datasættet. Selvom GMM ikke bruger etiketter under træning, matchede klyngerne tæt de sande artsgrupper, hvilket viser dens effektivitet til ikke-superviseret læring.
Denne implementering fremhæver, hvordan GMM'er kan modellere komplekse virkelige datasæt, hvilket gør dem til alsidige værktøjer til klyngeopgaver.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
Implementering af GMM på Virkelige Data
Stryg for at vise menuen
For at forstå, hvordan Gaussian mixture models (GMMs) præsterer på virkelige data, anvender vi dem på det velkendte Iris-datasæt, som indeholder målinger af blomsterarter. Algoritmen er som følger:
-
Explorativ dataanalyse (EDA): før GMM anvendes, udførte vi en grundlæggende EDA på Iris-datasættet for at forstå dets struktur;
-
Træning af GMM: efter EDA blev GMM implementeret for at gruppere datasættet i klynger. Da Iris-datasættet har tre arter, foruddefinerede vi antallet af klynger til 3. Under træningen identificerede modellen klynger baseret på sandsynligheden for, at hvert datapunkt tilhører en Gaussisk fordeling;
-
Resultater: modellen grupperede effektivt dataene i klynger. Nogle punkter blev tildelt overlappende områder med probabilistiske vægte, hvilket demonstrerer GMM's styrke i håndtering af virkelige data med subtile grænser;
-
Sammenligning af klynger med sande etiketter: for at evaluere modellens præstation blev GMM-klyngerne sammenlignet med de faktiske artsbetegnelser i datasættet. Selvom GMM ikke bruger etiketter under træning, matchede klyngerne tæt de sande artsgrupper, hvilket viser dens effektivitet til ikke-superviseret læring.
Denne implementering fremhæver, hvordan GMM'er kan modellere komplekse virkelige datasæt, hvilket gør dem til alsidige værktøjer til klyngeopgaver.
Tak for dine kommentarer!