Nazorat qilinmaydigan o'quv muammolarining tipologiyasi Kirish ma'lumotlari turlari

Nazoratsiz o'rganish - bu mashinalarni o'qitish bo'limlaridan biri. U ma'lumotlarni qayta ishlash muammolarining keng sinfini o'rganadi, unda faqat ob'ektlar to'plamining tavsifi (o'quv namunasi) ma'lum bo'ladi va ob'ektlar o'rtasida mavjud bo'lgan ichki munosabatlar, bog'liqliklar va naqshlarni aniqlash talab qilinadi.

Nazorat qilinmagan o'rganish ko'pincha har bir o'quv ob'ekti uchun "to'g'ri javob" berilganida, ob'ektlar va javoblar o'rtasidagi munosabatni topish talab qilingan holda, nazorat qilinadigan o'rganish bilan taqqoslanadi.

Nazorat qilinmaydigan o'quv muammolarining tipologiyasi

Kirish ma'lumotlari turlari

Ob'ektlarning xususiyat tavsifi. Har bir ob'ekt o'ziga xos xususiyatlar deb nomlangan to'plam bilan tavsiflanadi. Izlar raqamli yoki raqamli bo'lmagan bo'lishi mumkin.

Ob'ektlar orasidagi masofa matritsasi. Har bir ob'ekt mashg'ulot to'plamining qolgan barcha ob'ektlariga masofa bilan tavsiflanadi.

Nazorat qilinmaydigan o'quv muammolarining turlari:

• 
  Klasterlash
  
• 
  Uyushma qoidalarini topish
  
• 
  Etishmayotgan qiymatlarni to'ldirish
  
• 
  O'lchamlarni kamaytirish
  
• 
  Ma'lumotni vizualizatsiya qilish
  

Klaster vazifalari

Ob'ektlarni tanlash har bir klaster o'xshash ob'ektlardan iborat bo'lishi uchun turli xil klasterlarning ob'ektlari sezilarli darajada farq qilishi uchun klaster deb nomlangan disjoint pastki qismlarga bo'linadi. Dastlabki ma'lumotlar masofaviy matritsa shaklida taqdim etiladi.

Yechish usullari

• 
  Grafik klasterlash algoritmlari
  
• 
  Statistik klasterlash algoritmlari
  
• 
  Ierarxik klasterlash yoki taksonomiya
  
• 
  Kohonenning neyron tarmog'i
  

Klasterlash tasniflash va regressiya muammolarini hal qilishda (nazorat qilinadigan o'quv sinfiga tegishli) hal qiluvchi rol o'ynashi mumkin. Gap shundaki, avval namunani klasterlarga bo'lish, keyin har bir klasterga juda sodda usulni qo'llash, masalan, doimiy bog'liqlik bilan maqsadga bog'liqlikni taxmin qilish.

Yechish usullari

• 
  Qarama-qarshi neyron tarmog'i
  
• 
  Radial asos funktsiyasi usuli
  

Uyushma qoidalarini qidirish vazifalari

Dastlabki ma'lumotlar xususiyatlarni tavsiflash shaklida taqdim etiladi. Vazifa ob'ektlarning xususiyatli tavsiflarida topiladigan, xususan, ko'pincha (tasodifan emas) bunday xususiyatlar to'plamini va bu xususiyatlarning qiymatlarini topishdir.

Yechish usullari

Bozor savatining tahlili

Yo'qotilgan ma'lumotlarni to'ldirish vazifasi

Dastlabki ma'lumotlar xususiyatlarni tavsiflash shaklida taqdim etiladi. Ba’zi ob’ektlar uchun ba’zi xususiyat qiymatlari bo‘lmasligi mumkin. Bunday holatlar ko'pincha amalda paydo bo'ladi. Masalan, tajriba o'tkazuvchi kuzatuvni qayd etmasligi mumkin; respondent anketa savoliga javob berishdan bosh tortishi mumkin; bemor bunday tekshiruvdan o'tmasligi mumkin; Va hokazo, ammo ma'lumotlarni tahlil qilishning ko'plab usullari funktsional tavsiflarning kirish matritsasini to'liq to'ldirishni talab qiladi. Yo'qolgan qiymatlarni to'ldirishda quyidagi yondashuvdan foydalaniladi. Ushbu xususiyatni maqsadli deb hisoblagan holda, boshqa xususiyatlarga qarab uning qiymatini oldindan aytib beradigan algoritm tuziladi. Yo'qotilgan qiymatlar bashorat bilan to'ldiriladi. Ushbu operatsiya etishmayotgan qiymatlarga ega bo'lgan barcha belgilar bilan amalga oshiriladi. Ushbu muammo o'qituvchi bilan birgalikda o'qitish usullari orqali hal qilinadi:

• 
  agar xususiyat miqdoriy bo'lsa, regressiyani tiklash usullari qo'llaniladi;
  
• 
  agar sifat sifatli (nominal) bo'lsa, tasniflash usullari qo'llaniladi.
  

O'lchovni kamaytirish muammolari

Dastlabki ma'lumotlar xususiyat tavsiflari ko'rinishida taqdim etiladi va xususiyatlar soni juda katta bo'lishi mumkin. Agar iloji bo'lsa, ma'lumotlarning yo'qolishini minimallashtirish uchun ushbu ma'lumotni pastki o'lchamdagi bo'shliqda taqdim etish qiyin.

Yechish usullari

• 
  Asosiy komponent usuli
  
• 
  Mustaqil komponent usuli
  
• 
  Ko'p o'lchovli miqyos
  

Ma'lumotni vizualizatsiya qilish vazifalari

Bir necha klasterlash va o'lchovlarni kamaytirish usullari ikki o'lchovli makonda namunaviy vakilliklarni yaratadi. Bu sizga ko'p o'lchovli ma'lumotlarni tekis grafiklar shaklida ko'rsatish va ularni vizual ravishda tahlil qilish imkonini beradi, bu ma'lumotlar va echilayotgan muammoning mohiyatini yaxshiroq tushunishga yordam beradi.

Yechish usullari

• 
  Dendrogram
  
• 
  Kohonenning o'zini o'zi tashkil qiladigan xaritasi
  
• 
  Elastik kartalar
  
• 
  O‘xshashlik xaritasi