Implementering 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:
-
Utforskende dataanalyse (EDA): før vi anvendte GMM, utførte vi grunnleggende EDA på Iris-datasettet for å forstå dets struktur;
-
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;
-
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;
-
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.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
Implementering 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:
-
Utforskende dataanalyse (EDA): før vi anvendte GMM, utførte vi grunnleggende EDA på Iris-datasettet for å forstå dets struktur;
-
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;
-
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;
-
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.
Takk for tilbakemeldingene dine!