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2015年6月16日—分群是一種將資料分類成群的方法,為一種非監督式學習,也就是訓練資料沒有預先定義的標籤。其主要的目的在於找出資料中相似的幾個群聚,讓在同一個子集中 ...
非監督式學習 在非監督式學習中,預先準備好的範例數據並不被特別標識,非監督式學習的學習模型是為了推斷出數據的一些內在結構。它是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選擇。 所謂監督式學習與非監督式學習的差異,主要在於目標預測變數,監督式學習,有目標變數去訓練模型,因此模型評估講求準度;而非監督式分析的目的在於找出輸入變數間的內部關係與資料的形貌(pattern),找出資料間大致分布的趨勢,而沒有要預測的對象。 實務上,典型的任務是分類和迴歸分析,常被拿來應用的非監督式演算方法包括 關聯規則的學習 (Frequent itemset, Association rule - Apriori) 群集分析 (Clustering - K-Means) 在人工神經網路中,自我組織映射(SOM)和適應性共振理論(ART)則是最常用的非監督式學習。分群 (clustering) 分群是一種將資料分類成群的方法,為一種非監督式學習,也就是訓練資料沒有預先定義的標籤。其主要的目的在於找出資料中相似的幾個群聚,讓在同一個子集中的成員對象都有相似的一些屬性,常見的包括在坐標系中更加短的空間距離等。
一般而言,分群法可以大致歸為兩大類:
階層式分群法 (hierarchical clustering) : 群的數目可以由大變小(divisive hierarchical clustering),或是由小變大(agglomerative hierarchical clustering),來進群聚的合併或分裂,最後再選取最佳的群的數目。 分割式分群法 (partitional clustering) : 先指定群的數目後,再用一套疊代的數學運算法,找出最佳的分群方式以及相關的群中心。 不同分群法的概念比較 For numeric and/or symbolic data Conceptual (model-...AI | 博碩士論文下載網
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