Важным шагом в анализе данных является изучение и представление данных. В этом уроке мы увидим, как, комбинируя метод, называемый Анализ главных компонентов (PCA), вместе с кластером, мы можем представлять в двумерном пространстве данные, определенные в более высоком измерении, и в то же время иметь возможность группировать эти данные в аналогичные группы или кластеры и находить скрытые связи в наших данных.
Метка: cluster
В этой статье объясняется, как использовать функцию AWS Lambda для управления моментальными снимками кластера Amazon Redshift вручную.
В этой статье мы увидим, как мы можем построить K-означает кластеры.
Автор оригинала: Usman Malik. Иерархическая кластеризация-это тип неконтролируемого алгоритма машинного обучения, используемого для кластеризации немаркированных точек данных. Подобно K-means clustering , иерархическая кластеризация также группирует вместе точки данных с аналогичными характеристиками. В некоторых случаях результат иерархической кластеризации и кластеризации K-средних может быть сходным. Прежде чем реализовать иерархическую кластеризацию с помощью Scikit-Learn , давайте сначала разберемся […]