klasterizatsiya

PPTX 27 pages 4.0 MB Free download

27 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 4.0 MB

File type PPTX

Pages 27

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 27

презентация powerpoint mavzu-6. klasterlash klasterizatsiya masalasi klasterizatsiya masalasi – o'qituvchisiz o'rgatish masalasi (unsupervised learning) berilgan: – obyektlar fazosi – o'rgatuvchi tanlanma – obyektlar orasidagi masofa funksiyasi topish kerak: – klasterlar to'plami – klasterlash algoritmi: - har bir klaster yaqin o'zaro yaqin obyektlardan tashkil topgan - turli klasterlar obyektlari sezilarli turlicha joylashgan klasterizatsiya masalasi nokorrektligi masalaning aniq qo'yilishi mavjud emas; klasterizatsiya sifatini baholovchi kriteriyalar ko'p; klasterizatsiyaning ko'plab evristik metodlari mavjud; y klasterlar soni oldindan ma'lum emas; klasterlashning natijasi p metrikaga kuchli bog'liq, metrikaning tanlovi ham evristika namuna: qancha klaster mavjud? klasterlashning maqsadi berilganlarni qayta ishlashni osonlashtirish x l to'plamni o'xshash obyektlar guruhlariga bo'lish. natijada har bir guruh bilan alohida ishlash mumkin (klassifikatsiya, regressiya) saqlanadigan berilganlar hajmini kamaytirish: har bir klasterdan bittadan vakil qoldirish orqali notipik obyektlarni ajratish hech qaysi klasterga mos kelmaydigan obyektlarni ajratish obyektlar to'plamining ierarxiyasini qurish taksonomiya masalasi (masalan, k.linneyning hayvonlar va o'simliklar klassifikatsiyasi) klaster tuzilmalarning turlari jamlangan: odatda …

2 / 27

'xshashlik prinsipiga ko'ra shakllanmasligi mumkin, aksincha, obyektlarning oldindan ma'lum bo'lmagan xossalariga ko'ra shakllanishi mumkin klasterlar umuman mavjud bo'lmasligi mumkin. bunday holda klasterlash emas, berilganlarni tahlil qilishning boshqa usullarini qo'llash kerak har bir klasterlash algoritmi o'z cheklovlariga ega va ayrim turdagi klasterlarnigina ajrata oladi "klaster tuzilmaning turi" tushunchasi usulga bog'liq va formal aniqlanishiga ega emas normallashtirish klasterlash natijasi qiymatlarni normallashtirishga bog'liq ichma-ich klasterlar it algoritmlar algoritmlar va berilganlar strukturalari mashinali o'qitish usullari metrik fazoda klasterlash sifati obyektlar orasida juftliklar masofalari ma'lum bo'lsin. klaster ichidagi o'rtacha masofa: klasterlar aro o'rtacha masofa: funksionallar juftligining munosabati: chiziqli vektor fazoda klasterlash sifati obyektlar vektor ko'rinishida berilgan bo'lsin. klaster ichidagi o'rtachalar masofalari yig'indisi: – a klaster – a klasterning og'irlik markazi klasterlar aro o'rtacha masofa: funksionallar juftligining munosabati: k o'rtacha usuli (k-means) lloyd algoritmi (voronoi diagrammasi) k o'rtacha usuli (k-means) takrorlash: har bir xi ni yaqin markazga tayinlash: markazlarning yangi joylashuvini hisoblash: toki ai o'zgarmaguncha k …

3 / 27

shga intiladi klasterdagi berilganlar zichligini hisobga olmaydi optimal k ni topish. tirsak usuli (elbow rule) klaster ichidagi kvadratlar yig'indisi (within-cluster-sum-of-squares (wcss)) g'oyasiga asoslanadi. optimal k ni topish. siluet usuli (silhouette method) klasterdagi nuqtalar o'rtacha masofasi (a) va eng yaqin klastergacha bo'lgan o'rtacha masofa (b) orqali hisoblanadi: natija manfiy bo'lsa yomon, musbat bo'lsa yaxshi degan ma'noda ishlatiladi. optimal klaster soni eng katta siluet qiymatida olinadi. dbscan algoritmi density-based clustering algorithm – zichlikka asoslangan klasterlash algoritmi. klaster berilganlar fazosida yuqori zichlikdagi nuqtalar sohasidan tashkil topadi va boshqa klasterlar bilan past zichlikdagi tutash sohalar orqali bog'lanadi degan g'oyaga asoslanadi. afzalliklari: katta hajmdagi berilganlarda tezkor klasterlash ixtiyoriy shakldagi klasterlar obyektlarni yadro, chegara va shovqin obyektlarga ajratish k-means vs dbscan dbscan algoritmi parametrlari: minpts – soha zich deb hisoblanishi uchun zarur minimal nuqtalar soni eps (ε) – har qanday nuqtaning yaqinidagi nuqtalarni aniqlash uchun ishlatiladigan masofa o'lchovi nuqtalar turlari: yadro nuqta (core) – o'zidan n …

4 / 27

va 1-qadamga o'tiladi klasterdagi har bir qo'shni nuqta uchun qo'shnilik hisobi rekursiv takrorlash orqali kengaytiriladi. bunda, ε atrofida minptsdan kam nuqta bo'lsa chegara nuqta deb belgilanadi belgilanmagan nuqtalar qolgan bo'lsa 1-qadamga o'tish. https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-dbscan-clustering/ image1.png image2.png image3.png image4.png image5.png image6.png image7.png image8.png image9.png image10.png image11.png image12.png image13.png image14.png image15.png image16.png image17.png image18.png image19.png image20.png image21.png image22.png image23.png image24.png image25.png image26.png image27.png image28.png image29.png image30.png image31.png image32.png image33.png image34.gif image35.png image36.png image37.png image38.png image39.png image40.png image41.png image42.png image43.png image44.png image45.png image45.gif /docprops/thumbnail.jpeg

5 / 27

Want to read more?

Download all 27 pages for free via Telegram.

Download full file

About "klasterizatsiya"

презентация powerpoint mavzu-6. klasterlash klasterizatsiya masalasi klasterizatsiya masalasi – o'qituvchisiz o'rgatish masalasi (unsupervised learning) berilgan: – obyektlar fazosi – o'rgatuvchi tanlanma – obyektlar orasidagi masofa funksiyasi topish kerak: – klasterlar to'plami – klasterlash algoritmi: - har bir klaster yaqin o'zaro yaqin obyektlardan tashkil topgan - turli klasterlar obyektlari sezilarli turlicha joylashgan klasterizatsiya masalasi nokorrektligi masalaning aniq qo'yilishi mavjud emas; klasterizatsiya sifatini baholovchi kriteriyalar ko'p; klasterizatsiyaning ko'plab evristik metodlari mavjud; y klasterlar soni oldindan ma'lum emas; klasterlashning natijasi p metrikaga kuchli bog'liq, metrikaning tanlovi ham evristika namuna: qancha klaster mavjud? klasterlashning maqsad...

This file contains 27 pages in PPTX format (4.0 MB). To download "klasterizatsiya", click the Telegram button on the left.

Tags: klasterizatsiya PPTX 27 pages Free download Telegram