klasterlash masalasini yechish va modellarni baholash va tanlash

PPTX 15 sahifa 238,6 KB Bepul yuklash

15 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 238,6 KB

Fayl turi PPTX

Sahifalar 15

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 15

prezentatsiya powerpoint abdullayeva mohigul rahimjon qizi kompyuter muhandisligi va suniy intellekt kafedrasi katta o’qituvchisi “mashinali o’qitishga kirish” fanidan 4 mavzu klasterlash masalasini yechish va modellarni baholash va tanlash. reja: klasterlash masalasi haqida umumiy tushuncha klasterlashning asosiy turlari bazaviy klasterlash usullari va algoritmlari hierarxik (ierarxik) klasterlash k-means (k-o‘rtacha) algoritmi python’da klasterlash masalasini yechish modellarni baholash va tanlash baholash metrikalari (accuracy, precision, recall, f1-score, confusion matrix) xulosa hozirgi kunda axborot kommunikatsion texnologiyalarning tez su’ratlarda rivojlanishi axborot tizimlarining ko’payishi va axborot xajmini keskin tarzda oshib borishiga sabab bo’ldi. natijada, axborotlarni avtomatik tarzda tahlil qilib, katta hajmdagi axborotni ichindan bilimni aniqlash, ko’rsatkichlarning bir biri bilan bog’liqligi, bashoratlash va xulosalar chiqarish kabi masalalar dolzarb mavzuga aylanib bormoqda. ma’lumotlarni intelektual tahlilining obyekti aynan shunday masalalarni yechishga yo’naltirilgan bo’lib, o’z ichiga sinflarga ajratish (classsification), klasterizatsiya (clustering), assosiativ qoidalarni izlash (searing association rule) va bashoratlash(forecasting) kabi masalalarni qamrab oladi. klasterlash (clustering) — bu nazoratsiz o‘qitish (unsupervised learning) turiga …

2 / 15

terlar daraxtsimon (hierarxik) tuzilma asosida shakllanadi. – har bir obyekt dastlab alohida klasterda bo‘ladi, so‘ng ularning o‘xshashligi bo‘yicha birlashtiriladi. – natija dendrogramma (daraxtsimon grafik) ko‘rinishida ifodalanadi. nohierarxik (masalan, k-means) – oldindan klasterlar soni (k) belgilanadi. – ma’lumotlar ushbu klaster markazlariga yaqinligiga qarab taqsimlanadi. qoidaviy (density-based) – ma’lumotlar zichligi asosida guruhlanadi. – masalan: dbscan algoritmi. model asosidagi klasterlash – har bir klasterni statistik model (masalan, gaussian mixture) sifatida tasvirlaydi. algoritm nomi asosiy g‘oya afzalliklari kamchiliklari k-means ma’lumotlarni k ta markazga qarab guruhlash tez va samarali oldindan k ni tanlash kerak hierarxik klasterlash obyektlar o‘xshashligi asosida daraxtsimon klasterlar hosil qiladi vizual natija katta ma’lumotlarda sekin dbscan zichlik asosida klasterlash har xil shakldagi klasterlarni aniqlaydi parametrlar tanlash qiyin mean-shift zichlik markazlarini topish orqali klasterlash klaster soni oldindan kerak emas hisoblash og‘ir hierarxik (ierarxik) klasterlash hierarxik klasterlash ikki xil yo‘l bilan amalga oshiriladi: agglomerative (pastdan yuqoriga) – har bir obyekt avval alohida klaster hisoblanadi. …

3 / 15

otlarga mos. ⚠️ kamchiliklari: k ni oldindan bilish kerak, boshlang‘ich markazlar tanlovi natijaga ta’sir qiladi. modellarni baholash va tanlash klasterlashda modelni baholash nazoratli o‘rganishdagi kabi aniq “to‘g‘ri javoblar”ga tayanmaydi. baholash uchun ichki yoki tashqi mezonlar ishlatiladi: ichki mezonlar: silhouette score, davies–bouldin index tashqi mezonlar: agar haqiqiy yorliqlar mavjud bo‘lsa, ular bilan solishtiriladi. model tanlashda: klasterlar sonini (k) elbow method yoki silhouette analysis yordamida aniqlash mumkin. metrika tavsif accuracy (aniqlik) to‘g‘ri tasniflangan obyektlar ulushi precision (aniqlik darajasi) pozitiv deb topilganlarning haqiqatan pozitiv bo‘lgan qismi recall (chaqiruv) haqiqiy pozitivlarning nechta qismi aniqlanganini ko‘rsatadi f1-score precision va recall’ning o‘rtacha garmonik qiymati confusion matrix to‘g‘ri va noto‘g‘ri tasniflarni jadvalda ko‘rsatadi baholash metrikalari mashinali o‘qitish (machine learning) jarayonida modelni baholash va tanlash — bu o‘rganilgan modelning samaradorligi, aniqligi va umumlashuv (generalizatsiya) qobiliyatini aniqlash jarayonidir. ma’lum bir model ma’lumotlarga juda mos tushishi yoki haddan tashqari o‘rganib qolishi (overfitting) mumkin. shu sababli modelni to‘g‘ri baholash ishonchli natija …

4 / 15

ma’lumotlari asosida baholanadi. xulosa chiqarish va tanlash (model selection) turli modellar orasidan eng yuqori bahoga ega bo‘lgan model tanlanadi. metrika nomi tavsifi accuracy to‘g‘ri bashorat qilingan natijalar ulushi. precision model “pozitiv” degan obyektlarning qanchasi haqiqatan ham pozitiv. recall haqiqiy pozitiv obyektlarning nechta qismi model tomonidan aniqlangan. f1-score precision va recall o‘rtasidagi garmonik o‘rtacha. confusion matrix to‘g‘ri va noto‘g‘ri tasniflarni jadval shaklida ko‘rsatadi. metrika nomi tavsifi mae (mean absolute error) xatoliklarning o‘rtacha mutlaq qiymati. mse (mean squared error) xatoliklarning kvadrat o‘rtachasi. rmse (root mean squared error) mse’ning kvadrat ildizi. r² (determination coefficient) model ma’lumotlarni qanchalik yaxshi tushuntirayotganini ko‘rsatadi. regressiya (bashorat) modellari uchun: image1.png image2.png image3.png image4.png image5.png image6.png /docprops/thumbnail.jpeg

5 / 15

klasterlash masalasini yechish va modellarni baholash va tanlash - Page 5

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 15 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"klasterlash masalasini yechish va modellarni baholash va tanlash" haqida

prezentatsiya powerpoint abdullayeva mohigul rahimjon qizi kompyuter muhandisligi va suniy intellekt kafedrasi katta o’qituvchisi “mashinali o’qitishga kirish” fanidan 4 mavzu klasterlash masalasini yechish va modellarni baholash va tanlash. reja: klasterlash masalasi haqida umumiy tushuncha klasterlashning asosiy turlari bazaviy klasterlash usullari va algoritmlari hierarxik (ierarxik) klasterlash k-means (k-o‘rtacha) algoritmi python’da klasterlash masalasini yechish modellarni baholash va tanlash baholash metrikalari (accuracy, precision, recall, f1-score, confusion matrix) xulosa hozirgi kunda axborot kommunikatsion texnologiyalarning tez su’ratlarda rivojlanishi axborot tizimlarining ko’payishi va axborot xajmini keskin tarzda oshib borishiga sabab bo’ldi. natijada, axborotlarni avtom...

Bu fayl PPTX formatida 15 sahifadan iborat (238,6 KB). "klasterlash masalasini yechish va modellarni baholash va tanlash"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: klasterlash masalasini yechish … PPTX 15 sahifa Bepul yuklash Telegram