• Buradasın

    K Prototype hangi veri kümesi için kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    K-Prototype algoritması, karma veri kümeleri için kullanılır; yani hem sayısal hem de kategorik değişkenler içeren veri kümelerinde kümeleme yapmak için uygundur 124.
    Bu algoritma, K-Means ve K-Modes kümeleme yöntemlerinin bir birleşimi olarak geliştirilmiştir 14. K-Means, sayısal veriler için kullanılırken, K-Modes yalnızca kategorik veriler için kullanılabilir 2. K-Prototype ise her iki veri türünü de işleyerek daha geniş bir uygulama alanı sunar 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. kaggle.com
        1
      2. readmedium.com
        2
      3. researchgate.net
        3
      4. ichi.pro
        4
      5. freedium.cfd
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    K-prototype nedir?

    K-Prototype, hem sayısal hem de kategorik veri türlerini işleyebilen bir kümeleme algoritmasıdır. Çalışma prensibi: 1. Başlangıç: Rastgele olarak k prototipi seçilir. 2. Atama: Her veri noktası, en yakın prototipe atanır. 3. Güncelleme: Prototipler, atanan veri noktalarının ortalamasına (sayısal özellikler için) veya moduna (kategorik özellikler için) göre güncellenir. 4. Iterasyon: Bu süreç, kümeler değişmeyene kadar veya maksimum iterasyon sayısına ulaşana kadar tekrarlanır. Avantajları: - Karışık veri türleriyle başa çıkma esnekliği. - Verimlilik ve yorumlanabilirlik. Dezavantajları: - Başlangıç prototiplerinin seçimi sonuçları etkileyebilir. - Büyük veri setlerinde hesaplama maliyeti artabilir.
    5 kaynak

    K prototype clustering nasıl çalışır?

    K-Prototype Kümeleme algoritması, hem sayısal hem de kategorik veri türlerini işleyebilen bir kümeleme yöntemidir. İşte çalışma prensibi: 1. Başlangıç Prototipleri: Rastgele olarak veri kümesinden k adet prototip seçilir. 2. Atama: Her bir veri noktası, en yakın prototipe göre kümelere atanır. 3. Güncelleme: Atanan veri noktalarına göre, prototipler sayısal özelliklerin ortalaması ve kategorik özelliklerin modu alınarak güncellenir. 4. Iterasyon: Bu işlem, kümelerin atamaları değişmeyene kadar tekrar edilir. Bu algoritma, veri kümesinin yorumlanabilirliğini artırır ve özellikle karışık veri türleriyle çalışırken etkilidir.
    5 kaynak

    Görüntü veri kümesi nedir?

    Görüntü veri kümesi, görüntülerin bir araya getirilmesiyle oluşturulan veri seti olarak tanımlanır. Görüntü veri kümesinin temel bileşenleri: - Görüntü verisi: Analiz edilecek ham görüntülerin toplandığı veri seti. - Öznitelik çıkartma: Görüntülerden renk, kenar, doku gibi belirli özelliklerin çıkarılması süreci. - Sınıflandırma algoritmaları: Çıkarılan özniteliklerin kullanılarak görüntülerin sınıflandırılması için kullanılan yöntemler. - Sonuçların değerlendirilmesi: Elde edilen sonuçların doğruluğu ve güvenilirliği için yapılan test ve analizler. Kullanım alanları: sağlık, güvenlik, otonom araçlar, pazarlama gibi birçok farklı alanda görüntü analizi için kullanılır.
    5 kaynak