аналитический алгоритм уикипедия
Это интересно!!!
аналитический алгоритм гэж

аналитический алгоритм frigate

Носов Валентин Александрович ОСНОВЫ ТЕОРИИ АЛГОРИТМОВ И АНАЛИЗА ИХ СЛОЖНОСТИ К у р с л е к ц и й Москва 1992 Настоящее пособие возникло на основе

Введение
В этой главе мы описываем алгоритм k-means, простой и широко используемый алгоритм кластеризации. При данном множестве объектов (записей), цель кластеризации или сегментации состоит в том, чтобы разделить эти объекты на группы или «кластеры» такие, что объекты внутри группы имеют тенденцию быть более похожими друг на друга по сравнению с объектами, принадлежащими различным группам. Другими словами, алгоритмы объединения в кластеры размещают подобные точки в тот же кластер, в то время как непохожие точки помещают в различные кластеры. Отметьте, что, в отличие от контролируемых задач, таких как регресс или классификация, где есть понятие целевого значения или метка класса, объекты, которые образуют входы в процедуру кластеризации, не идут со связанной целью. Следовательно, кластеризация часто упоминается как бесконтрольное обучение. Поскольку нет никакой необходимости в маркированных данных, алгоритмы обучения без учителя являются подходящими для многих приложений, где маркированные данные трудно получить. Бесконтрольные задачи, такие как кластеризация, так же часто используются, что бы исследовать и охарактеризовать набор данных перед запуском контролируемой задачи обучения. Поскольку кластеризация производится, не используя метки класса, некоторое представление о сходстве должно быть определено на основании атрибутов объектов. Описание сходства и метода, в котором точки сгруппированы, отличаются на основании применяемого алгоритма кластеризации. Таким образом, различные алгоритмы кластеризации подходят для различных типов набора данных и различных целей. Выбор «лучшего» алгоритма кластеризации, следовательно, зависит от приложения. Это не редкость, использовать несколько различных алгоритмов и выбирать в зависимости от того, какой является более полезным.
Алгоритм k-means является простым повторяющимся алгоритмом кластеризации, который разделяет определенный набор данных на заданное пользователем число кластеров, k. Алгоритм прост для реализации и запуска, относительно быстрый, легко адаптируется и распространен на практике. Это исторически один из самых важных алгоритмов интеллектуального анализа данных.
Исторически сложилось так, что k-means был открыт несколькими исследователями различных дисциплин, в первую очередь Ллойдом (1957, 1982), Форджи (1965), Фридманом и Рубином (1967), и МакКуином (1967). Детальная история k-means вместе с описанием различных изменений дана Джейном и Дабсом.
В остальной части этой главы мы опишем, как работает k-means, обсудим ограничения k-means, приведем несколько примеров k-means на искусственных и реальных наборах данных и кратко обсудим несколько расширений для алгоритма k-means.

Размер. algoritm-sostavleniya-spravki.doc. 108 КБ.  Алгоритм составления аналитического отчета за учебный год педагогами ДОУ.17 апреля 2013

Алгоритм k - means
Алгоритм k-means применяется к объектам, которые представляются точками в d-мерном векторном пространстве. Таким образом, это кластеры набора d-мерных векторов, D = { x i| i = 1, . . . , N}, где x i ∈ R
d обозначает i-ый объект или «точку данных». Как уже говорилось во введении, k-means является алгоритмом кластеризации, который разделяет D на k кластеров точек. То есть, алгоритм k-means объединяет все точки данных в D так, что каждая точка x i попадает в один и только один из k разделов. Можно отследить, какая точка находится в каком кластере, назначив каждой точке номер кластера. Точки с таким же номером кластера находятся в одном и том же кластере, в то время как точки с различными номерами кластера находятся в разных кластерах. Это можно обозначить как кластерный составной вектор m длинною N, где m i является номером кластера x i.
Значение k является основным из входных данных алгоритма. Как правило, значение k основано на критериях, таких как предварительное знание о том, сколько на самом деле кластеров появится в D, как много кластеров требуется для текущего приложения, или типы кластеров, найденные путем изучения/экспериментирования с различными значениями k. Неважно, каким образом выбран k, для того чтобы понять, как k-means разделяет набор данных D, и мы обсудим, как выбирать k, когда он не задан, в следующем разделе.
В k-means, каждый из k кластеров представлен одной точкой в R
d. Обозначим этот набор представителей кластера как множество С = {с j|j=1, ….., k}. Эти представители k кластеров также называются состояние кластера или центройды кластера: мы обсудим причину этого после описания целевой функции k-means.
В алгоритмах кластеризации точки группируются некоторым понятием «близости» или «подобия». В k-means мера близости по умолчанию Евклидово расстояние. В частности можно с готовностью показать, что k-means пытается минимизировать следующую неотрицательную функцию стоимости
(1)
Другими словами, k-means пытается минимизировать итоговый квадрат Евклидова расстояния между каждой точкой x i и ее самым близким представителем кластера c j. Уравнение 1 часто упоминается как целевая функция k-means.
Алгоритм k-means разделяет D итеративным способом, чередующимся между 2 шагами: (1) переприсваивание номера кластера всем точкам в D и (2) обновление представителей кластера, основанных на точках данных в каждом кластере. Алгоритм работает следующим образом. Сначала представители кластера инициализируются, выбирая k из R

Алгоритм цифровой подписи Digital Signature Algorithm (DSA) предложен в 1991г. в США для использования в стандарте цифровой подписи DSS

d. Методы для выбора этих начальных источников включают случайную выборку из набора данных, устанавливая их как решение кластеризации маленького подмножества данных, или нарушая глобальное среднее значение данных k раз. В Алгоритме мы инициализируем случайно выбранные k точек. Затем выполняется алгоритм итерации до сходимости за 2 шага.
Шаг 1: присваивание данных. Каждой точке данных присваивается ее самый близкий представитель притом, что связи нарушаются произвольно. Это приводит к разделению данных.
Шаг 2: перемещение «средних». Каждый представитель кластера перемещается к центру (т. е. среднее арифметическое) всех точек данных, присвоенных ему. Объяснение этого шага основано на наблюдении, что данное множество точек, единственный лучший представитель для этого множества (в смысле минимизации суммы квадрата Евклидова расстояния между каждой точкой и представителем) не что иное, как срединная точка данных. Именно поэтому представитель кластера часто взаимозаменяемо называют срединным элементом кластера или центроидом кластера, отсюда и название этого алгоритма.
Алгоритм сходится, когда присвоение (следовательно, и значения С j) больше не изменяются. Можно показать, что целевая функция k-means, определенная в уравнении 1, будет уменьшаться всякий раз, когда есть изменения в присвоении или шагах измерения, и сближение (сходимость в одной точке) гарантировано за конечное число итераций.
Как упомянуто, выбор оптимального значения k может быть трудным. Если вы что-то знаете о наборе данных, например, число разделов, которые естественно включают набор данных, тогда эти значения могут быть использованы при выборе k. Иначе, необходимо использовать другие критерии выбора k, таким образом, решая проблему выбора модели. Самое простое решение попробовать несколько различных значений k и выбрать кластеризацию, которая минимизирует целевую функцию k-means (Уравнение 1). К сожалению, значение целевой функции не столь же информативно, как можно было бы надеяться в этом случае. Для примера, стоимость оптимального решения сокращается с увеличением k до тех пор, пока она не достигнет 0, когда число кластеров равняется числу отличных точек данных. Это делает его более трудным для использования объективной функции (а) непосредственно сравнивая решения с различным числом кластеров и (в) найти оптимальное значение k. Таким образом, если требуемое k не будет известно заранее, как правило, k-means будет запущен с различными значениями k, а затем использовать другие, более подходящие критерии для выбора одного из результатов. В качестве альтернативы, можно прогрессивно увеличивать число кластеров в соединении с подходящим критерием остановки.
Алгоритм K-means:
Этап 1. Первоначальное распределение объектов по кластерам
Выбор случайным образом k точек данных из D как начальное множество представителей кластера C
Распределение объектов по кластерам в соответствие с формулой (1)
Этап 2. Перераспределение срединных элементов
Вычисление центра для каждого кластера
Перераспределение объектов по кластерам
Из алгоритма видно, что каждая итерация нуждается в N*k сравнений, которые определяют временную сложность одной итерации. Число итераций, требуемых для сходимости, изменяется и может зависеть от N. Соответственно, чем больше точек во множестве (N), тем дольше будет работать алгоритм.
Сократить время работы алгоритма можно путем распараллеливания этапа распределения точек по кластерам. Если у нас имеется Р процессоров, то мы можем создать Р потоков. В этом случае исходное множество данных можно разбить на Р частей и каждый поток будет работать только со своим объемом информации, независимо от остальных данных.
Потенциальная проблема алгоритма – проблема «пустых» кластеров. При запуске k-means, особенно с большим значением k и/или когда данные находятся в большом размерном пространстве, возможно, что в какой-то момент исполнения, существует представитель кластера c j, такой, что все точки x i в D ближе к некоторому другому представителю кластера, который не является c j. Когда точки в D будут присвоены к ближайшему кластеру, j-му кластеру будут присвоены нулевые точки. Таким образом, кластер j является теперь пустым кластером. Стандартный алгоритм не принимает меры против пустых кластеров, но простые решения (такие как переинициализация представителя пустого кластера или «кража» некоторых точек из большого кластера) возможны.
Заключение
Исследуем производительность k-means на простом, классическом тестовом множестве данных. В нашем примере мы исследовали множество данных Ирис (доступный в репозитории анализа данных UCI), который состоит из 150 точек данных из 3 классов. Каждый класс представляет различную разновидность цветков Ириса, и имеем по 50 точек в каждом классе. Несмотря на то, что есть 4 размерности (представляющие ширину чашелистика, длину чашелистики, ширину лепестков и д

АЛГОРИТМ АНАЛИЗА СТИХОТВОРЕНИЯ 1. Реально-биографические и фактические комментарии. Дата написания стихотворения.


"Эффективное Создание Денег". Торгово-аналитический алгоритм Чувашова (ТААЧ) для работы на рынке Forex. Как строить каналы.

Алгоритмы 1.2. Анализ алгоритмов 1.3.  Алгоритм сортировки с помощью кучи 7.5. Очереди с приоритетами 8. Быстрая сортировка 8.1.


Понятие исполнителя алгоритма. 3.1 Различные подходы к понятию "Алгоритм".


Примечания. Для анализа достаточно 5 - 10 мл мочи. В норме в моче 32 - 54 ед. диастазы.  Подготовка к рентгенографии почек, алгоритм. Мазок из зева и носа

Основы теории алгоритмов и анализа их сложности. Носов В.А. Курс лекций (140 страниц). Скачать пособие полностью в формате PDF (2,4 МБ)


Алгоритмы 1.2. Анализ алгоритмов 1.3.  Ландшафт области управления данными: аналитический обзор (С. Кузнецов).


Реферат по информатике. Тема: "Анализ алгоритмов". Понятие алгоритма.  Анализ алгоритмов дает нам инструмент для выбора алгоритма.

Анализ (аналитический подход) это  Алгоритм анализа проблемной ситуации: - Цель, критерии выполнения.


288 s. УДК 519.8 Численно-аналитический алгоритм моделирования флуктуаций траекторных характеристик информационного сигнала в канале связи Е.Т. Агеева1


Фундаментальные алгоритмы на C. Части 1 - 5. Анализ. Структуры данных.  аспектов и математических методов новой области исследований - аналитических вычислений

Большинство аналитических методов, используемые в технологии Data Mining – это известные математические алгоритмы и методы.


Алгоритмы: Построение, анализ и реализация на языке программирования Си. Фундаментальные алгоритмы на C++.


Алгоритм выполнения: 1. Посуду для сбора мочи подготовьте с вечера (тщательно вымойте ее и высушите, наклейте этикетку с указанием вида анализа, ФИО

Анализ языка. Лексика стихотворения. Поэтическая речь всегда несёт больше информации, чем те же слова в прозе.


Анализ - это ключ к пониманию алгоритмов в степени, достаточной для их  Во всей книге мы отводим главное место простым аналитическим результатам и методам


Анти возрастной аналитический алгоритм. Добрый день. Несколько дней назад состоялась встреча специалистов в области продления жизни.18 августа 2015

Реализация простого алгоритма последовательного поиска приведена в листинге 1.1. Листинг 1.1. Последовательный поиск имени в массиве элементов.


Рекомендуем

rd-ok.ru Телефон: +7 (382) 089-44-12 Адрес: Краснодарский край, Армавир, Посёлок РТС, дом 43