GMM:n Toteuttaminen Todellisella Datalla
Ymmärtääksemme, miten Gaussin sekoitusmallit (GMM) toimivat todellisilla aineistoilla, sovellamme niitä tunnettuun Iris-aineistoon, joka sisältää mittauksia kukkalajeista. Algoritmi etenee seuraavasti:
-
Tutkiva data-analyysi (EDA): ennen GMM:n soveltamista suoritettiin perustason EDA Iris-aineistolle sen rakenteen ymmärtämiseksi;
-
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;
-
Tulokset: malli ryhmitteli aineiston tehokkaasti klustereihin. Osa pisteistä sijoittui päällekkäisille alueille todennäköisyyspainotuksin, mikä osoittaa GMM:n vahvuuden käsitellä todellista dataa, jossa rajat ovat häilyviä;
-
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.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
GMM: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:
-
Tutkiva data-analyysi (EDA): ennen GMM:n soveltamista suoritettiin perustason EDA Iris-aineistolle sen rakenteen ymmärtämiseksi;
-
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;
-
Tulokset: malli ryhmitteli aineiston tehokkaasti klustereihin. Osa pisteistä sijoittui päällekkäisille alueille todennäköisyyspainotuksin, mikä osoittaa GMM:n vahvuuden käsitellä todellista dataa, jossa rajat ovat häilyviä;
-
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.
Kiitos palautteestasi!