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

Suggested prompts:

Can you explain why standard scaling is important before applying GMM?

How do you handle outliers in the Iris dataset before using GMM?

What does it mean that GMM assigns probabilistic weights to data points?

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