Карта алга подробная

Саундтреки

Из фильма В центре вниманияИз фильма Ван ХельсингИз сериала Дневники ВампираИз фильма Скауты против зомбииз фильмов ‘Миссия невыполнима’Из фильма Голодные игры: Сойка-пересмешница. Часть 2OST ‘Свет в океане’OST «Большой и добрый великан»из фильма ‘Новогодний корпоратив’из фильма ‘Список Шиндлера’ OST ‘Перевозчик’Из фильма Книга джунглейиз сериала ‘Метод’Из фильма ТелохранительИз сериала Изменыиз фильма Мистериум. Тьма в бутылкеиз фильма ‘Пассажиры’из фильма ТишинаИз сериала Кухня. 6 сезониз фильма ‘Расплата’ Из фильма Человек-муравейиз фильма ПриглашениеИз фильма Бегущий в лабиринте 2из фильма ‘Молот’из фильма ‘Инкарнация’Из фильма Савва. Сердце воинаИз сериала Легко ли быть молодымиз сериала ‘Ольга’Из сериала Хроники ШаннарыИз фильма Самый лучший деньИз фильма Соседи. На тропе войныМузыка из сериала «Остров»Из фильма ЙоганутыеИз фильма ПреступникИз сериала СверхестественноеИз сериала Сладкая жизньИз фильма Голограмма для короляИз фильма Первый мститель: ПротивостояниеИз фильма КостиИз фильма Любовь не по размеруOST ‘Глубоководный горизонт’Из фильма Перепискаиз фильма ‘Призрачная красота’Место встречи изменить нельзяOST «Гений»из фильма ‘Красотка’Из фильма Алиса в ЗазеркальеИз фильма 1+1 (Неприкасаемые)Из фильма До встречи с тобойиз фильма ‘Скрытые фигуры’из фильма Призывиз сериала ‘Мир Дикого Запада’из игр серии ‘Bioshock’ Музыка из аниме «Темный дворецкий»из фильма ‘Американская пастораль’Из фильма Тарзан. ЛегендаИз фильма Красавица и чудовище ‘Искусственный интеллект. Доступ неограничен»Люди в черном 3’из фильма ‘Планетариум’Из фильма ПрогулкаИз сериала ЧужестранкаИз сериала Элементарноиз сериала ‘Обратная сторона Луны’Из фильма ВаркрафтИз фильма Громче, чем бомбыиз мультфильма ‘Зверопой’Из фильма БруклинИз фильма Игра на понижениеИз фильма Зачарованнаяиз фильма РазрушениеOST «Полный расколбас»OST «Свободный штат Джонса»OST И гаснет светИз сериала СолдатыИз сериала Крыша мираИз фильма Неоновый демонИз фильма Москва никогда не спитИз фильма Джейн берет ружьеИз фильма Стражи галактикииз фильма ‘Sos, дед мороз или все сбудется’OST ‘Дом странных детей Мисс Перегрин’Из игры Contact WarsИз Фильма АмелиИз фильма Иллюзия обмана 2OST Ледниковый период 5: Столкновение неизбежноИз фильма Из тьмыИз фильма Колония Дигнидадиз фильма ‘Страна чудес’Музыка из сериала ‘Цвет черёмухи’Из фильма Образцовый самец 2из фильмов про Гарри Поттера Из фильма Дивергент, глава 3: За стеной из мультфильма ‘Монстр в Париже’из мультфильма ‘Аисты’Из фильма КоробкаИз фильма СомнияИз сериала Ходячие мертвецыИз фильма ВыборИз сериала Королек — птичка певчаяДень независимости 2: ВозрождениеИз сериала Великолепный векиз фильма ‘Полтора шпиона’из фильма Светская жизньИз сериала Острые козырьки

Постановка задачи

Что делать, если нет обучающего материала для построения классификатора? То
есть нет учителя, который покажет, как следует классифицировать тот или иной
объект?

В этом случае следует прибегнуть к кластеризации (или кластерному анализу).
Кластеризация — это обучение без учителя. При этом она выполняет схожие с
классификацией задачи: позволяет создать определенные правила, с помощью которых
в дальнейшем можно относить объекты к различным классам (группам). Однако, в
отличие от классификации, кластеризация эти группы еще и выявляет в наборе
объектов различными способами. Объект группируются, исходя из их сходства, или
близости.

Общий алгоритм кластеризации выглядит так:

  1. Приведение исходных данных к нужному виду (подготовка данных);
  2. Выбор меры близости;
  3. Выбор алгоритма (метаалгоритма) кластеризации;
  4. Выполнение алгоритма;
  5. Представление полученных результатов;
  6. Интерпретация полученных результатов.

Рассмотрим каждый из этапов более подробно.

На первом этапе происходит подготовка данных к кластеризации. Данные для
кластеризации чаще всего представляют в виде таблиц, где каждый столбец — это
один из атрибутов, строка — объект данных.

На втором этапе выбирают, как охарактеризовать сходство объектов. Для этого
используются различные меры близости, то есть, фактически, оценки близости двух
объектов друг к другу. Меры близости выбирают, исходя из свойств объектов. Так,
популярной мерой близости является декартово расстояние (в двумерном случае):
d2( x1,y1 > , x2,y2 > ) =
sqrt((x1
x2)2 + (y1
y2)2) или метрика Минковского в многомерном
случае: dn(x,y) = | |
X,Y | | Это достаточно хорошие меры близости для
представимых на координатной плоскости значений. Для нечисленных атрибутов
подбирают такие меры близости, которые позволяют свести их к численным и
сравнить. Так, основным расстоянием для строк является метрика Левенштейна,
которая устанавливает расстояние между двумя строками равным количеству
перестановок, которые необходимо совершить, чтобы превратить одну строку в
другую. Мера близости подбирается индивидуально для конкретных типов данных.
Иногда адекватной меры близости подобрать не удается, и приходится ее
придумывать самим.

На третьем этапе выбирают алгоритм, по которому мы будем строить модель
данных, то есть группировать объекты. Выбор алгоритма сложен, и зачастую
приходится использовать несколько алгоритмов прежде, чем будет получен нужный
(интерпретируемый) результат. Иногда алгоритмы кластеризации комбинируют, чтобы
получить метаалгоритм, результат выполнения одного когда служит промежуточным
результатом выполнения другого.

На четвертом этапе алгоритм реализуется, и его результатом является
построенная модель данных, то есть группировка объектов по кластерам.

На пятом этапе полученную группировку пытаются представить в наиболее удобном
для интерпретации виде. Алгоритмы кластеризации на выходе выдают только группы и
объекты, к ним принадлежащие. Но для человека наиболее интересным является не
это чаще всего, а то, исходя из чего — каких свойств объекта — эти объекты были
отнесены к определенной группе. Представление результатов кластеризации призвано
помочь наиболее точно интерпретировать результаты выполнения алгоритма.

И, наконец, на последнем этапе кластеризации результаты выполнения алгоритма
интерпретируются, из них получается знание, то есть полезные правила, которые
можно использовать в дальнейшем для отнесения новых объектов к той или иной
группе — кластеру.

Подборки

Армейские ПесниКлассика пианиноМузыка из рекламыДетские песни из мультфильмовМузыка для аэробикиСборник песен 70х годовДля любимого человекаКлассика в современной обработкеКлубные миксы русских исполнителей3D ЗвукДальнобойщикиЗарубежный рэп для машиныТоповые Клубные ТрекиМощные БасыДискотека 2000Песни про папуХристианские ПесниЗимняя МузыкаМузыка Для МедитацииРусские Хиты 90ХГрустная МузыкаRomantic SaxophoneТанцевальный хип-хопНовогодние песниЗарубежные хиты 80 — 90Песни про покемонаРомантическая МузыкаМотивация для тренировокМузыка для сексаМузыка в машинуДля силовых тренировокПремия «Grammy 2017»

Иерархические алгоритмы

Иерархические алгоритмы делятся на агломеративные и дивизимные.
Агломеративные алгоритмы — это алгоритмы, которые начинают свое выполнение с
того, что каждый объект заносят в свой собственный кластер и по мере выполнения
объединяют кластеры, до тех пор, пока в конце не получает один кластер,
включающий в себя все объекты набора. Дивизимные алгоритмы, напротив, сначала
относят все объекты в один кластер и затем разделяют этот кластер до тех пор,
пока каждый объект не окажется в своем собственном кластере.

Представление результатов иерархического
алгоритма

Представлением результата иерархического алгоритма является дендрограмма —
схема, показывающая, в какой последовательности происходило слияние объектов в
кластер/разделение объектов на кластеры.

Алгоритм ближайшего соседа

Достаточно ярким примером иерархического агломеративного алгоритма является
алгоритм «соседей». Это алгоритмы ближнего, дальнего и среднего соседей. Он
объединяет кластеры, исходя из расстояния между ближайшими, наиболее удаленными
или центральными объектами кластеров. Рассмотрим схему выполнения алгоритма
ближайшего соседа:

  1. Составление матрицы попарных расстояний между объектами. Каждому объекту
    назначается свой кластер;
  2. Нахождение в матрице наименьшего элемента (то есть наименьшего расстояния
    между соседями);
  3. Объединение кластеров, в которые входят объекты, имеющие наименьшее
    расстояние.
  4. Проверка: сколько осталось кластеров. Если один, то завершить алгоритм.
    Если два и более, то перейти к шагу 1.

Результаты выполнения этого алгоритма хорошо представимы в виде дендрограммы,
а кластеры на каждом из этапов его выполнения легко получимы путем проведения
линии, перпедикулярной направлению распространения этой дендрограммы.

алга казахстан .

Нурлан Шулаков & Король Лир — Алга Казахстан

Нажми для просмотра

Подписывай
ся на Nurlan
Shulakov ◉
Odnoklassniki:
◉Facebook: …
 
 
 
Тэги:
 
ПРЕМЬЕРА ШИКАРНОЙ ПЕСНИ ✬ Нурлан Шулаков (DE) & Король Лир (DE) — Алга Казахстан ✬

Нажми для просмотра

ATC
Musiс:Подпис
вайтесь на
наш ютуб
канал!
 
 
 
Тэги:
 
All Давай Алга Казахстан

Нажми для просмотра

Жаса
Қазақстан!
Қайрат
Нұртас.
 
 
 
Тэги:
 
Жаса Қазақстан! Қайрат Нұртас

Нажми для просмотра

ATC Musiс:
ПОДПИШИТЕС
Ь! Группа в
ФБ Наша
группа в …
 
 
 
Тэги:
 
Король Лир & Нурлан Шулаков — Алга Казахстан !!! Русская Ярмарка в Германии

Нажми для просмотра

Қазақстан
Республика
сының
Тұңғыш
Президенті
күніне
арналған
«Алға,
Қазақстан!&
quot; желілік
флешмобы.
Орал қала…
 
 
 
Тэги:
 
«Алға, Қазақстан!» желілік флешмобы. Орал қ. Назарбаев Зияткерлік мектебі

Нажми для просмотра

.
 
 
 
Тэги:
 
Алтынай Жорабаева — Казакстаным алга

Нажми для просмотра

Добрый
день! Прошу
вас
подписывай
тесь и не
забудьте
нажать на и
вы первые
узнаете о
новых
видео!…
 
 
 
Тэги:
 
One Life feat Jah Khalib Қазақстан алға prod by Jah Khalib & Alphavite

Нажми для просмотра

Подписывай
тесь и
ставьте
лайк
Группа в ВК
Канал …
 
 
 
Тэги:
 
Алга Казахстан

Нажми для просмотра

Запись
сделана в
Санкт-Пете
бурге, в
музыкально
м клубе
«A2 Green
Concert», во
время
съемки
фильма
«Новое и
лучшее»..
.
 
 
 
Тэги:
 
Караоке жаса казакстан

Нажми для просмотра

ATC
Musiс:Подпис
вайтесь на
наш ютуб
канал!
 
 
 
Тэги:
 
Алга. Заброшенный завод. Декорации к голливудскому фильму

Нажми для просмотра

Телеведущи
е поют на
фестивале
«Алматы —
моя первая
любовь»
 
 
 
Тэги:
 
Песня Алга Казахстан

Нажми для просмотра

Ролик про
мой родной
посёлок!
 
 
 
Тэги:
 
Нурлан Шулаков — «Казахстан» На встрече с Земляками 2017!

Нажми для просмотра

Друзья,
Приятного
прослушива
ния!!
Подписывай
тесь на мой
канал.
 
 
 
Тэги:
 
Салам Алейкум Казахстан

Нажми для просмотра

Provided to YouTube
by Believe SAS
Алга
Казахстан
· Король
Лир, Нурлан
Шулаков
Алга
Казахстан
℗ ATC Music
Released …
 
 
 
Тэги:
 
HD. Виктор Баум «Я приеду в Казахстан». 2017г.

Нажми для просмотра

Алга
Казахстан
Флешмоб
Каналга
жпзыламыз
достар.
 
 
 
Тэги:
 
ПРОСТО ШИКАРНАЯ ПЕСНЯ ✬ Король Лир (Germany) — Самая Желанная ✬

Нажми для просмотра

Концерт
«День
первого
Президента
Республики
Казахстан&q
uot;
 
 
 
Тэги:
 
Здравствуй, Столица — Звезды ТВ

Нажми для просмотра

ресторан
Абат
Жанаозен
Новогодние
праздники
с Алл
давай.
 
 
 
Тэги:
 
«Салам алейкум , Казахстан» — Король Лир

Нажми для просмотра

Присоединя
йтесь к
невероятно
му проекту!
Голосуйте
за
участников
на сайте:
Страницы …
 
 
 
Тэги:
 
Я КАЗАХ ПАВЛОДАР.mpg» rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
«В ДАЛЁКОМ КАЗАХСТАНЕ » — Азамат Исенгазин» rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
САЛАМ АЛЕЙКУМ КАЗАХСТАН.wmv» rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
Новинка 2018!!! Нурлан Шулаков & Алекса Астер – Не Забывай» rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
Қайрат Нұртас. Қазақстан» rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
Алга Казахстан» rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
Алга Казахстан Флешмоб» rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
Микс – Нурлан Шулаков & Король Лир — Алга Казахстан

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
Супер Флешмоб «Алга Казахстан»» rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
Кайрат Нуртас -Жаса Казахстан » rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
Алл Давай Алга Казахстан 2″ rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
«Ты супер!»: Алла Сильченко, 15 лет, г. Алга, Казахстан. «Надежда»» rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
«Ты супер!»: Алла Сильченко, 15 лет, г. Алга, Казахстан. «Надежда»» rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
«Ты супер!»: Алла Сильченко, 15 лет, г. Алга, Казахстан. «Надежда»» rel=»spf-prefetch

Нажми для просмотра

Описание отсутсвует
 
 
 
Тэги:
 
«Ты супер!»: Алла Сильченко, 15 лет, г. Алга, Казахстан. «Надежда»» rel=»spf-prefetch

Итеративные алгоритмы

Итеративные алгоритмы называются так потому, что итеративно перераспределяют
объекты между кластерами.

Алгоритм k-means

Общая идея алгоритмов *-means: Минимизация расстояний между объектами в
кластерах. Останов происходит, когда минимизировать расстояния больше уже
невозможно. Минимизируемая функция в случае k-means такова: —
объект кластеризации (точка) — центр кластера
(центроид). | X | = N, | C | =
M

На момент старта алгоритма должно быть известно число С (количество
кластеров). Выбор числа С может базироваться на результатах предшествующих
исследований, теоретических соображениях или интуиции.

Описание алгоритма 0. Первоначальное распределение объектов по кластерам.
Выбираются С точек. На первом шаге эти точки считаются центрами кластеров. Выбор
начальных центроидов может осуществляться путем подбора наблюдений для
максимизации начального расстояния, случайным выбором наблюдений или выбором
первых наблюдений.

1. Итеративное перераспределение объектов по кластерам. Объекты
распределяются по кластерам путем подсчета расстояния от объекта до центров
кластеров и выбора наименьшего.

2. Когда все объекты распределены по кластерам, заново считаются их центры.
(можно считать по
каждой координате отдельно)

3. Если cj =
cj − 1, то это означает, что кластерные центры
стабилизировались и соответственно распределение закончено. Иначе переходим к
шагу 1.

Сложным является выбор числа кластеров. В случае, если предположений нет,
обычно делают несколько попыток, сравнивая результаты (скажем, сначала 2, потом
3 и т.д.). Проверка качества кластеризации После получений результатов
кластерного анализа методом k-средних следует проверить правильность
кластеризации (т.е. оценить, насколько кластеры отличаются друг от друга). Для
этого рассчитываются средние значения для каждого кластера. При хорошей
кластеризации должны быть получены сильно отличающиеся средние для всех
измерений или хотя бы большей их части. Достоинства алгоритма k-средних:

  • простота использования;
  • быстрота использования;
  • понятность и прозрачность алгоритма.

Недостатки алгоритма k-средних:

алгоритм слишком чувствителен к выбросам, которые могут искажать среднее.

Возможным решением этой проблемы является использование модификации алгоритма
— алгоритм k-медианы;

алгоритм может медленно работать на больших базах данных. Возможным
решением

данной проблемы является использование выборки данных.

Более строгой интерпретацией этого алгоритма является алгоритм hard
c-means
. Его отличия — в минимизируемой функции и строгости самого
алгоритма:

uij = 1, если , и uij = 0,, если нет. То есть
минимизируется расстояние от точек до центроида, а не от центроида до точек.

Тогда формула центроида тоже несколько меняется:

Сам же метод не меняется.

Farthest First — еще одна модификация k-means, особенностью его
является изначальный выбор центроидов — от 2 и выше они выбираются по принципу
удаленности от остальных(центроидом выбирается точка, наиболее отдаленная от
остальных центроидов).

Алгоритм Fuzzy C-Means

Нечеткие методы — это методы, основанные не на бинарной логике — где все
четко — элемент либо принадлежит одному кластеру, либо другому — а на
предположении, что каждый элемент в какой-то степени принадлежит определенному
кластеру. m — мера нечеткости, она как раз определяет нечеткость алгоритма.
Минимизируемая функция почти аналогична hard c-means:

0. Выбираем число классов M, меру нечеткости функцию расстояний
d(c,x) (обычно d(c,x) = | | x
c | | 2), критерий окончания поиска 0 . Задаем матрицу весов принадлежности
точки к кластеру с центром cj для всех точек и кластеров
(можно взять принадлежности к кластеру из k-means или просто по рандому,
ограничения для для (вытекают в общем из
определения нечеткой принадлежности)).

1. Вычисляем центроиды :

2. Перевычисляем веса :

3. Проверяем | | Uk
Uk − 1 | | (чаще всего достаточно — если да, то
заканчиваем, если нет, то переходим к шагу 1.

Классификация алгоритмов

  • Иерархические алгоритмы;
    • Агломеративные алгоритмы;
    • Дивизимные алгоритмы.
  • Неиерархические алгоритмы
    • По методу
      • Итеративные
      • Плотностные
      • Модельные
      • Концептуальные
      • Сетевые.

Принято делить все алгоритмы кластеризации на иерархические и
неиерархические. Деление это происходит по выдаваемым на выходе данным.
Иерархические алгоритмы на выходе выают некую иерархию кластеров, и мы вольны
выбрать любой уровень этой иерархии для того, чтобы интерпретировать результаты
алгоритма. Неиерархические — это, фактически, все алгоритмы, которые на выходе
иерархию не выдают (или выбор интерпретации происходит не по уровню иерархии).

Сетевые алгоритмы

e=».D0.9C.D0.B5.D1.82.D0.BE.D0.B4_WaveCluster»>

Метод WaveCluster

Алгоритм рассматривает всю совокупность данных как сигнал в N-мерном
пространстве атрибутов и пытается на основании вейвлет-преобразования выделить в
этом сигнале поддиапазоны частот, в которых связанные компоненты и будут
кластерами.

Для применения алгоритма надо выбрать, какой именно фильтр будет применяться
(какое именно из вейвлет-преобразований будет применяться).

0. Квантификация данных. Именно за это алгоритм называется сетевым. Каждое
l-ное , измерение D-мерного
пространства данных (то есть каждый атрибут) разделяется на ml отрезков длиной sl. Тогда в D-мерном пространстве
существует N точек Mj =
1,…,μl,…,μd), где
μ — это некоторое количество отрезков длиной sl. Тогда (если число ml = m одинаково по всем
осям, то N = mD) .

И тогда объекту назначается в
сооветствие Mj, когда для
каждого l Фактически мы разбили
все D-мерное пространство, в котором расположены наши объекты, на некую
совокупность D-мерных прямоугольных призм (кубиков), характеризуемых наиболее
дальней от начала координат точкой призмы Mj и каждому кубику назначили в
соответствие все те объекты, которые попали внутрь него.

1. Применение вейвлет-преобразования. Теперь мы применяем дискретное
вейвлет-преобразование к этим точкам Mj. Тогда на выходе мы получаем
новую совокупность точек Tk
в новом пространстве признаков. Оно в общем уже незначащее, но зато в нем точки
группируются, они как бы стягиваются в области сильной связности. Это
особенность вейвлет-преобразований — они увеличивают плотность кластера.
Количество точек и количество кластеров в них зависит от конкретного
вейвлет-преобразования и от количества его прогонов — чем оно более сложное и
чем больше прогонов, тем меньше точек и кластеров.

2. Обнаружение кластеров в измененном пространстве признаков. В измененном
пространстве признаков ищутся связанные компоненты
T_k. Они являются кластерами. Более того, в общем
случае многомерного пространства можно искать в подпространствах, которые также
формируются вейвлет-преобразованием и в которых поиск гораздо легче в силу
меньшей размерности этих пространств. В результате поиск сводится к поиску
связанных компонент в двумерной картинке. В первом проходе находятся все
связанные компоненты в картинке, и во втором — им назначают метки кластеров,
отбрасывая уже отмеченные. Тогда мы получаем некоторое количество кластеров С и
их меток cf.

3. Создание таблицы соответствия. На этом этапе через соответствие исходных
точек Mj и полученных в
результате преобразования Tk
создается таблица соответствия. Соотвествие этих точек для каждого из фильтров
разное, но всегда прослеживается, несмотря на то, что преобразование не всегда
обратимо. Простейшим соответствием явлются индексы. В результате мы получаем
принадлежность Mj к
определенному кластеру cf.

4. А так как мы знаем, каким точкам соответствует Mj, мы получаем и соответствие
этих кластеров конкретным точкам.


ТПОИ  
к оглавлению  
к дискретной математике  
технологии программирования

Знаете ли Вы, что низкочастотные электромагнитные волны частотой менее 100 КГц коренным образом отличаются от более высоких частот падением скорости электромагнитных волн пропорционально корню квадратному их частоты от 300 тысяч кмилометров в секунду при 100 кГц до примерно 7 тыс км/с при 50 Гц.

НОВОСТИ ФОРУМАРыцари теории эфира
  04.03.2020 — 17:45: ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ФИЗИКА — Experimental Physics -> — Карим_Хайдаров.04.03.2020 — 17:17: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ — Upbringing, Inlightening, Education -> — Карим_Хайдаров.04.03.2020 — 17:15: ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ФИЗИКА — Experimental Physics -> — Карим_Хайдаров.04.03.2020 — 10:48: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА — War, Politics and Science -> — Карим_Хайдаров.04.03.2020 — 10:48: ВОСПИТАНИЕ, ПРОСВЕЩЕНИЕ, ОБРАЗОВАНИЕ — Upbringing, Inlightening, Education -> — Карим_Хайдаров.03.03.2020 — 19:04: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА — War, Politics and Science -> — Карим_Хайдаров.03.03.2020 — 19:03: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА — War, Politics and Science -> — Карим_Хайдаров.03.03.2020 — 07:51: ВОЙНА, ПОЛИТИКА И НАУКА — War, Politics and Science -> — Карим_Хайдаров.03.03.2020 — 07:50: ФИЗИКА ЭФИРА — Aether Physics -> — Карим_Хайдаров.03.03.2020 — 07:48: ФИЗИКА ЭФИРА — Aether Physics -> — Карим_Хайдаров.03.03.2020 — 07:34: СЕЙСМОЛОГИЯ — Seismology -> — Карим_Хайдаров.03.03.2020 — 07:33: ЭКОЛОГИЯ — Ecology -> — Карим_Хайдаров.

Модельные алгоритмы

Модельные алгоритмы подразумевают, что у нас есть некоторая модель кластера
(его структуры), и мы стремимся найти и максимизировать сходства между этой
моделью и имеющимися у нас данными, то есть выделить в данных такие модели,
которые и будут кластерами. Часто при этом для представления моделей
используется широко разработанный аппарат математической статистики.

Алгоритм EM

Предполагается, что кроме известных нам из наших данных величин существуют
еще и неизвестные нам, относящиеся к распределению по кластерам. То есть
фактически эти неизвестные «создают» кластер, а мы наблюдаем только результат их
деятельности. И именно эти неизвестные мы и стараемся максимально точно оценить.

Алгоритм использует широко известный метод максимизации ожиданий (Expectation
Maximization). В наиболее простом случае предполагается, что кластер — это
результаты наблюдений, распределенные нормально. Тогда для их характеристики
можно применять многомерную функцию Гаусса (многомерное распределение Гаусса)
— одно из
распределений. И тогда основная задача — это определить, к какому из
распределений принадлежит каждая конкретная точка, оценив параметры этих
распределений исходя из реального распределения точек.

0. Инициализируем : — среднее отклонение
распределений относительно начала координат (т.е. центры кластеров) и
вероятности этих распределений для каждой точки. K — число кластеров — задаем.

1. E-шаг:

,

где -функция плотности
распределения.

2. М-шаг:

3. Вычисление и сравнение с P(xi |
μj)t, если да, то стоп — найден
локальный максимум. Если нет, то переходим снова к шагу 1.

Плотностные алгоритмы

Другой класс алгоритмов — плотностные. Они так называются потому, что
определяют кластер как группу объектов,расположенных достаточно кучно. Под
кучностью понимают то, что в эпсилон-окрестности точки есть некоторое
минимальное количество других объектов: d(xi,xj)
для некоторого количества j > Minpts.

Алгоритм DBSCAN

Алгоритм DBSCAN обычно проводится над данными, упорядоченными в R-деревья
(для удобства выборки окрестных точек). Но в общем случае этого не требует.

0. Выбираем окрестность ε, в которой мы будем
требовать наличия Minpts объектов, и сам Minpts.

1. Берем произвольный еще не обработанный объект. Проверяем для него, что в
эпсилон-окрестности точки есть некоторое минимальное количество других объектов:
d(xi,xj)
для некоторого количества j > Minpts. Если это не так, то
очевидно, что эта точка — шум. Берем следующую.

2. Если это не так, то помечаем эту точку как принадлежащую кластеру. Это так
называемая корневая точка. Заносим окружающие ее точки в отдельную категорию.

2.1. Для каждой еще не обработанной точки из этой категории сначала помечаем
ее как принадлежащую кластеру, а затем проверяем то же самое: что в
эпсилон-окрестности точки есть некоторое минимальное количество других объектов:
d(xi,xj)
для некоторого количества j > Minpts. Если это так, то заносим
эти точки в эту же категорию.

2.2. После проверки выносим точку из этой временной категории. Очевидно, что
рано или поздно точки в данной категории кончатся (мы достигнем границ кластера,
где правило кучности не выполняется). Тогда переходим к шагу 1. Иначе
возвращаемся к шагу 2.1.

Этот алгоритм имеет сложность O(NlogN). Очевидно, что основным его
недостатком является неспособность связывать кластеры через узкие места, где
правило плотности не выполняется.

Евгений Тутлаев

Очень нравится писать о путешествиях и туризме! Открыт и буду рад сотрудничеству с турфирмами, гидами, организаторами путешествий, авиаперевозчиками! Пишите!

Оцените автора