Kā vidējās nobīdes dinamiskās joslas platuma pieeja ļauj pareizi atrast centroīdus, nešifrējot rādiusu?
Pirmdiena, 07 augusts 2023 by EITCA akadēmija
Vidējās nobīdes dinamiskās joslas platuma pieeja ir jaudīgs paņēmiens, ko izmanto klasterizācijas algoritmos, lai atrastu centroīdus, nekodējot rādiusu. Šī pieeja ir īpaši noderīga, strādājot ar datiem, kuriem ir nevienmērīgs blīvums vai ja klasteriem ir dažādas formas un izmēri. Šajā skaidrojumā mēs apsvērsim sīkāku informāciju par to, kā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/MLP mašīnmācīšanās ar Python, Klasterizācija, k-vidējā un vidējā nobīde, Vidējais dinamiskās joslas platuma nobīde, Eksāmenu apskats
Tagged saskaņā ar: Adaptīvais algoritms, Mākslīgais intelekts, Klasterizācijas, Blīvuma novērtējums, Dinamiskais joslas platums, Mean Shift