Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lære Implementering av GMM på reelle data | GMMs
Klyngeanalyse

bookImplementering av GMM på reelle data

For å forstå hvordan Gaussiske blandingsmodeller (GMMs) presterer på virkelige data, anvender vi dem på det velkjente Iris-datasettet, som inneholder målinger av blomsterarter. Algoritmen er som følger:

  1. Utforskende dataanalyse (EDA): før vi anvendte GMM, utførte vi grunnleggende EDA på Iris-datasettet for å forstå dets struktur;

  2. Trening av GMM: etter EDA ble GMM implementert for å gruppere datasettet i klynger. Siden Iris-datasettet har tre arter, forhåndsdefinerte vi antall klynger til 3. Under treningen identifiserte modellen klynger basert på sannsynligheten for at hvert datapunkt tilhører en Gaussisk fordeling;

  3. Resultater: modellen grupperte effektivt dataene i klynger. Noen punkter ble tildelt overlappende områder med sannsynlighetsvekter, noe som demonstrerer GMMs styrke i å håndtere virkelige data med subtile grenser;

  4. Sammenligning av klynger med sanne etiketter: for å evaluere modellens ytelse ble GMM-klyngene sammenlignet med de faktiske arts-etikettene i datasettet. Selv om GMM ikke bruker etiketter under trening, samsvarte klyngene tett med de virkelige artsgruppene, noe som viser dens effektivitet for ikke-overvåket læring.

Denne implementeringen fremhever hvordan GMM-er kan modellere komplekse datasett fra virkeligheten, noe som gjør dem til allsidige verktøy for klyngeoppgaver.

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 6. Kapittel 5

Spør AI

expand

Spør AI

ChatGPT

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

Awesome!

Completion rate improved to 2.94

bookImplementering av GMM på reelle data

Sveip for å vise menyen

For å forstå hvordan Gaussiske blandingsmodeller (GMMs) presterer på virkelige data, anvender vi dem på det velkjente Iris-datasettet, som inneholder målinger av blomsterarter. Algoritmen er som følger:

  1. Utforskende dataanalyse (EDA): før vi anvendte GMM, utførte vi grunnleggende EDA på Iris-datasettet for å forstå dets struktur;

  2. Trening av GMM: etter EDA ble GMM implementert for å gruppere datasettet i klynger. Siden Iris-datasettet har tre arter, forhåndsdefinerte vi antall klynger til 3. Under treningen identifiserte modellen klynger basert på sannsynligheten for at hvert datapunkt tilhører en Gaussisk fordeling;

  3. Resultater: modellen grupperte effektivt dataene i klynger. Noen punkter ble tildelt overlappende områder med sannsynlighetsvekter, noe som demonstrerer GMMs styrke i å håndtere virkelige data med subtile grenser;

  4. Sammenligning av klynger med sanne etiketter: for å evaluere modellens ytelse ble GMM-klyngene sammenlignet med de faktiske arts-etikettene i datasettet. Selv om GMM ikke bruker etiketter under trening, samsvarte klyngene tett med de virkelige artsgruppene, noe som viser dens effektivitet for ikke-overvåket læring.

Denne implementeringen fremhever hvordan GMM-er kan modellere komplekse datasett fra virkeligheten, noe som gjør dem til allsidige verktøy for klyngeoppgaver.

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 6. Kapittel 5
some-alt