Классификация видов ирисов с помощью кластеризации K-средних Реализация алгоритма кластеризации K-средних на наборе данных радужной оболочки глаза Если вы похожи на меня, вы, возможно, потратили последние пару месяцев на погружение в сферу нейронных сетей только для того, чтобы погрузиться в глубины глубокого обучения и осознать, что вы пренебрегали классическим машинным обучением, отбросив его. Хотя во многих передовых исследованиях в области искусственного интеллекта основное..

1. Введение Йоханнесбург, неофициально известный как Йози, Йобург или «Золотой город», является крупнейшим городом в Южной Африке и одним из 50 крупнейших городских районов мира¹. Это столица провинции и крупнейший город Гаутенга, самой богатой провинции Южной Африки. Йоханнесбург является резиденцией Конституционного суда, высшей судебной инстанции в Южной Африке. Город расположен в горной цепи Витватерсранд, богатой полезными ископаемыми, и является центром крупномасштабной..

Один из глобальных банков хотел бы понять, какие факторы влияют на расходы по кредитным картам. Банк хочет использовать эту информацию, чтобы провести аналогию с пользователями кредитных карт. Для решения проблемы банк провел опрос 5000 клиентов и собрал данные. Цель этого тематического исследования — понять поведение различных сегментов клиентов и факторы, влияющие на общие расходы (основная карта + дополнительная карта). Цель: создать модель, которая будет прогнозировать кредитный..

Кластеризация K-средних  — это неконтролируемый алгоритм машинного обучения, который используется для Проблема классификации . Содержание Определение Работа K-средних Метод локтя Допущения в K-средних Преимущества K-средних Недостаток K-средних Применение K-средних Ссылки Определение :- K-Means разделяет размеченные данные на разные группы (также известные как кластеры ) на основе похожие функции и общие шаблоны. Это итеративный..

Что подразумевается под кластеризацией K-средних? Кластеризация K-средних — это тип обучения без учителя, который используется, когда у вас есть немаркированные данные (т. е. данные без определенных категорий или групп). Цель этого алгоритма — найти группы в данных, при этом количество групп представлено переменной K. Алгоритм работает итеративно, чтобы присвоить каждую точку данных одной из K групп на основе предоставленных функций. Точки данных группируются на основе сходства признаков...