Реалізація GMM на Тестових Даних
Тепер ви побачите, як реалізувати гаусівську змішану модель (GMM) на простому наборі даних. Набір даних створено за допомогою блобів з трьома кластерами, два з яких частково перекриваються, щоб змоделювати реалістичні задачі кластеризації. Реалізацію можна розділити на такі етапи:
-
Генерація набору даних: набір даних складається з трьох кластерів, згенерованих за допомогою бібліотек Python, таких як sklearn. Два кластери частково перекриваються, що робить задачу придатною для GMM, оскільки ця модель краще справляється з перекриванням даних, ніж традиційні методи, наприклад, K-means;
-
Навчання GMM: модель GMM навчається на цьому наборі даних для виявлення кластерів. Під час навчання алгоритм обчислює ймовірність належності кожної точки до кожного кластера (так звані відповідальності). Далі гаусівські розподіли коригуються ітеративно для знаходження найкращого опису даних;
-
Результати: після навчання модель призначає кожну точку даних до одного з трьох кластерів. Точки, що перекриваються, розподіляються ймовірнісно на основі їхньої ймовірності, що демонструє здатність GMM працювати зі складними сценаріями кластеризації.
Результати можна візуалізувати за допомогою діаграм розсіювання, де кожна точка забарвлена відповідно до призначеного їй кластера. Цей приклад демонструє ефективність GMM для кластеризації даних з перекриванням областей.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain how the Silhouette score helps determine the optimal number of clusters?
What is the main difference between GMM and K-means in handling overlapping clusters?
Can you summarize the steps to implement GMM on a real dataset?
Awesome!
Completion rate improved to 2.94Реалізація GMM на Тестових Даних
Свайпніть щоб показати меню
Тепер ви побачите, як реалізувати гаусівську змішану модель (GMM) на простому наборі даних. Набір даних створено за допомогою блобів з трьома кластерами, два з яких частково перекриваються, щоб змоделювати реалістичні задачі кластеризації. Реалізацію можна розділити на такі етапи:
-
Генерація набору даних: набір даних складається з трьох кластерів, згенерованих за допомогою бібліотек Python, таких як sklearn. Два кластери частково перекриваються, що робить задачу придатною для GMM, оскільки ця модель краще справляється з перекриванням даних, ніж традиційні методи, наприклад, K-means;
-
Навчання GMM: модель GMM навчається на цьому наборі даних для виявлення кластерів. Під час навчання алгоритм обчислює ймовірність належності кожної точки до кожного кластера (так звані відповідальності). Далі гаусівські розподіли коригуються ітеративно для знаходження найкращого опису даних;
-
Результати: після навчання модель призначає кожну точку даних до одного з трьох кластерів. Точки, що перекриваються, розподіляються ймовірнісно на основі їхньої ймовірності, що демонструє здатність GMM працювати зі складними сценаріями кластеризації.
Результати можна візуалізувати за допомогою діаграм розсіювання, де кожна точка забарвлена відповідно до призначеного їй кластера. Цей приклад демонструє ефективність GMM для кластеризації даних з перекриванням областей.
Дякуємо за ваш відгук!
