Introducción a la agrupación en clústeres de K-Means en la ciencia de datos

El formulario KK es un tipo de aprendizaje no autorizado que se utiliza para describir los datos (es decir, falta de información sobre categorías o grupos). El propósito de este despliegue es obtener grupos de información con el hecho de que se asigna el número de K agentes que representan la variable para asignar el punto de datos a cada grupo K como atributos dados.

Los puntos de datos se dividen en diferentes versiones. Los resultados K ​​significan que el algoritmo de agrupamiento:

1. K, que se puede utilizar para marcar nueva información

2. Marcas de entrenamiento (cada punto de datos se asignó a un grupo)

En lugar de identificar grupos antes de obtener una vista previa de ellos, le permitirá buscar y analizar grupos identificados. La sección «Seleccionar K» a continuación describe cuántos grupos se pueden identificar.

Cada categoría de grupos es un conjunto de valores de comportamiento que definen a los grupos. La prueba del valor medio se puede utilizar para describir el tipo de grupo que representa a cada grupo.

Introducción K-means presenta el algoritmo:

K es un ejemplo típico de negocios

Los pasos necesarios para implementar el algoritmo.

Por ejemplo, Python usa información de tráfico

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Negocio

La herramienta K integrada se utiliza para buscar grupos que no están claramente definidos en los datos. Esto se puede usar para verificar ideas comerciales sobre tipos de grupos o para identificar grupos no administrados en datos complejos. Cuando el algoritmo se implementa y determina por grupos, toda la información nueva se puede dividir fácilmente en el grupo correcto.

Este es un algoritmo que se puede utilizar para cualquier tipo de grupo. Ejemplos de algunos ejemplos son:

Características de la naturaleza:

1. Parte del historial de compras

2. Parte de aplicaciones, páginas o aplicaciones de programas

3. Definir personas con intereses

4. Crea un tipo de actividad basada en el movimiento

Lista de distribucion:

• Equipo equipo de ventas

• Número de grupos producidos midiendo el producto

• Diseño de medidas:

• Muestra los tipos de sensores de ondas de movimiento

• Fotos del equipo

• Sonido de sonido

• Identificar grupos de vigilancia de la salud

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Buscar correo o anomalías:

Separar grupos de grupos activos

Limpiando el grupo limpiando la alerta

Además, observe los datos que se encuentran entre los grupos, que luego puede usar para identificar cambios importantes en los datos.

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Algoritmo

El algoritmo que combina el algoritmo utiliza el modelo para lograr el resultado final. El algoritmo de datos es el número de paquetes y datos de KCC. Los datos son una colección de características de datos. Los algoritmos comienzan con el centroide temprano K, que puede seleccionarse al azar o seleccionarse al azar. Luego hace dos pasos:

Paso 1:

Cada uno de los centros describe uno de los grupos. En este paso, cada punto de datos se asigna a un centroide basado en la distancia de Pete Avian. Formalmente, si la colección centroide está en C, entonces cada punto de datos asociado con el grupo se basa en un grupo

$ underset ; distancia (c_i, x) ^ 2 $ $

Donde la distancia dist (•) es Euclidane (L2). Proporcione los puntos de datos para cada porcentaje de Si.

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Paso 2:

Soporte de recuperación:

En este paso, se calcula un porcentaje. Esto se logra mediante el promedio de todos los elementos de datos asignados a su equipo.

$ c_i = frac sum_ $$ x_i en S_i

Repita los pasos entre los pasos 1 y 2 para la exposición del objetivo de Farage (es decir, estos grupos no cambian los puntos de datos, las distancias más pequeñas o el número máximo de repeticiones).

Es cierto que este algoritmo tiene un conjunto de resultados. El resultado puede estar totalmente localizado (es decir, no necesariamente el mejor resultado posible), lo que significa que más de una implementación de una introducción con el centroide anterior puede dar mejores resultados.

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Seleccione K

La declaración anterior enumera los espacios y símbolos de los datos seleccionados. Para determinar la cantidad de datos, un usuario debe ejecutar un algoritmo K-Medio que combina varios valores K y compara los resultados. En general, no es posible estimar el valor K correcto, pero la medición correcta se determina mediante las siguientes técnicas.

Uno de los criterios para comparar el valor K con el promedio es la distancia promedio entre los datos y el porcentaje del grupo. Dado que aumentar el número de grupos siempre reduce la distancia entre los puntos de datos, el aumento de K siempre reduce esta medida porque K es igual al número de puntos de datos. Por lo tanto, estos principios no pueden ser utilizados para un propósito particular. Por el contrario, el diámetro medio promedio se denomina & quot; K & quot; y & quot; Codo & quot; donde se cambia el grado de cambio, se puede utilizar para detectar K.

Hay una serie de otras técnicas de aprobación K, que incluyen requisitos multiplataforma, requisitos de información, modo de flujo, silueta y algoritmo de centro G. Además, el intercambio de datos del grupo de control proporciona información sobre cómo el algoritmo distribuye los datos de K.

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