Posted on 13-02-2019
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Le modèle de clustering le plus étroitement lié aux statistiques est basé sur des modèles de distribution. Les clusters peuvent alors être facilement définis comme des objets appartenant le plus probablement à la même distribution. Une propriété pratique de cette approche est que cela ressemble étroitement à la façon dont les ensembles de données artificielles sont générés: en échantillonnant des objets aléatoires à partir d`une distribution. Les modèles PMML pour clustering sont définis dans deux classes différentes. Il s`agit de modèles de clusters basés sur des centres et de distribution. Les deux modèles ont l`élément ClusteringModel comme type de niveau supérieur et ils partagent de nombreux autres types d`éléments. # Ward hiérarchisation hiérarchique d <-dist (mydata, Method = "Euclidean") # ajustement de la matrice de distance <-hclust (d, Method = "Ward") parcelle (ajustement) # afficher les groupes de dendogramme <-cutree (fit, k = 5) # couper l`arbre en 5 grappes # dessiner dendogramme avec des bordures Rect. hclust (fit, k = 5, border = "Red") par ClusteringModel il y a une fonction d`agrégation: selon le type d`attribut dans ComparisonMeasure la valeur agrégée est optimale si elle est 0 (pour la mesure de distance) ou des valeurs supérieures indiquent un ajustement optimal (pour mesure de similitude). Bonne question. La visualisation du modèle de clustering dans AutoModel ou générée à partir de Model Visualizer donnera TOP 3 facteurs les plus influents des données d`entrée. C`est juste pour simplifier les Explainations de modèle. Il n`est pas élégant de montrer tout si vous avez 150 variables de l`analyse de cluster lui-même n`est pas un algorithme spécifique, mais la tâche générale à résoudre.

Il peut être réalisé par divers algorithmes qui diffèrent significativement dans leur compréhension de ce qui constitue un cluster et comment les trouver efficacement. Les notions populaires de clusters incluent des groupes avec de petites distances entre les membres du cluster, des zones denses de l`espace de données, des intervalles ou des distributions statistiques particulières. Le clustering peut donc être formulé comme un problème d`optimisation multi-objectifs. L`algorithme de clustering approprié et les paramètres de paramètre (y compris les paramètres tels que la fonction de distance à utiliser, un seuil de densité ou le nombre de clusters attendus) dépendent de l`ensemble de données individuel et de l`utilisation prévue des résultats. L`analyse de cluster en tant que telle n`est pas une tâche automatique, mais un processus itératif de découverte de connaissances ou d`optimisation multi-objectifs interactif qui implique l`essai et l`échec.

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