Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele GMM:n Toteuttaminen Todellisella Datalla | GMMs
Klusterianalyysi

bookGMM:n Toteuttaminen Todellisella Datalla

Ymmärtääksemme, miten Gaussin sekoitusmallit (GMM) toimivat todellisilla aineistoilla, sovellamme niitä tunnettuun Iris-aineistoon, joka sisältää mittauksia kukkalajeista. Algoritmi etenee seuraavasti:

  1. Tutkiva data-analyysi (EDA): ennen GMM:n soveltamista suoritettiin perustason EDA Iris-aineistolle sen rakenteen ymmärtämiseksi;

  2. GMM:n koulutus: EDA:n jälkeen GMM toteutettiin ryhmittelemään aineisto klustereihin. Koska Iris-aineistossa on kolme lajia, klustereiden määrä asetettiin etukäteen arvoon 3. Koulutuksen aikana malli tunnisti klusterit arvioimalla kunkin havaintopisteen todennäköisyyttä kuulua Gaussin jakaumaan;

  3. Tulokset: malli ryhmitteli aineiston tehokkaasti klustereihin. Osa pisteistä sijoittui päällekkäisille alueille todennäköisyyspainotuksin, mikä osoittaa GMM:n vahvuuden käsitellä todellista dataa, jossa rajat ovat häilyviä;

  4. Klusterien vertailu todellisiin luokkiin: mallin suorituskyvyn arvioimiseksi GMM:n muodostamia klustereita verrattiin aineiston todellisiin lajimerkintöihin. Vaikka GMM ei käytä luokkia koulutuksessa, klusterit vastasivat hyvin todellisia lajiryhmiä, mikä osoittaa sen tehokkuuden ohjaamattomassa oppimisessa.

Tämä toteutus havainnollistaa, kuinka GMM:t kykenevät mallintamaan monimutkaisia todellisen maailman aineistoja, mikä tekee niistä monipuolisia työkaluja klusterointitehtäviin.

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 6. Luku 5

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Awesome!

Completion rate improved to 2.94

bookGMM:n Toteuttaminen Todellisella Datalla

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

Ymmärtääksemme, miten Gaussin sekoitusmallit (GMM) toimivat todellisilla aineistoilla, sovellamme niitä tunnettuun Iris-aineistoon, joka sisältää mittauksia kukkalajeista. Algoritmi etenee seuraavasti:

  1. Tutkiva data-analyysi (EDA): ennen GMM:n soveltamista suoritettiin perustason EDA Iris-aineistolle sen rakenteen ymmärtämiseksi;

  2. GMM:n koulutus: EDA:n jälkeen GMM toteutettiin ryhmittelemään aineisto klustereihin. Koska Iris-aineistossa on kolme lajia, klustereiden määrä asetettiin etukäteen arvoon 3. Koulutuksen aikana malli tunnisti klusterit arvioimalla kunkin havaintopisteen todennäköisyyttä kuulua Gaussin jakaumaan;

  3. Tulokset: malli ryhmitteli aineiston tehokkaasti klustereihin. Osa pisteistä sijoittui päällekkäisille alueille todennäköisyyspainotuksin, mikä osoittaa GMM:n vahvuuden käsitellä todellista dataa, jossa rajat ovat häilyviä;

  4. Klusterien vertailu todellisiin luokkiin: mallin suorituskyvyn arvioimiseksi GMM:n muodostamia klustereita verrattiin aineiston todellisiin lajimerkintöihin. Vaikka GMM ei käytä luokkia koulutuksessa, klusterit vastasivat hyvin todellisia lajiryhmiä, mikä osoittaa sen tehokkuuden ohjaamattomassa oppimisessa.

Tämä toteutus havainnollistaa, kuinka GMM:t kykenevät mallintamaan monimutkaisia todellisen maailman aineistoja, mikä tekee niistä monipuolisia työkaluja klusterointitehtäviin.

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 6. Luku 5
some-alt