Реалізація GMM на реальних даних
Щоб зрозуміти, як гаусівські змішані моделі (GMM) працюють із реальними даними, застосуємо їх до відомого набору даних Iris, який містить вимірювання видів квітів. Алгоритм виглядає так:
- Розвідувальний аналіз даних (EDA): перед застосуванням GMM було виконано базовий EDA над набором даних Iris для розуміння його структури;
- Навчання GMM: після EDA GMM було реалізовано для кластеризації набору даних на групи. Оскільки набір даних Iris містить три види, кількість кластерів було заздалегідь визначено як 3. Під час навчання модель ідентифікувала кластери на основі ймовірності належності кожної точки даних до певного гаусівського розподілу;
- Результати: модель ефективно згрупувала дані у кластери. Деякі точки були віднесені до перекривних областей із ймовірнісними вагами, що демонструє здатність GMM працювати з реальними даними із нечіткими межами;
- Порівняння кластерів із реальними мітками: для оцінки якості моделі кластери GMM порівнювали з фактичними мітками видів у наборі даних. Хоча GMM не використовує мітки під час навчання, кластери майже співпали з реальними групами видів, що свідчить про ефективність цього підходу для навчання без учителя.
Ця реалізація підкреслює, що GMM здатні моделювати складні реальні набори даних, що робить їх універсальними інструментами для задач кластеризації.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain why standard scaling is important before applying GMM?
How do you handle outliers in the Iris dataset before using GMM?
What does the high accuracy of the GMM on the Iris dataset tell us about its performance?
Чудово!
Completion показник покращився до 2.94Реалізація GMM на реальних даних
Свайпніть щоб показати меню
Щоб зрозуміти, як гаусівські змішані моделі (GMM) працюють із реальними даними, застосуємо їх до відомого набору даних Iris, який містить вимірювання видів квітів. Алгоритм виглядає так:
- Розвідувальний аналіз даних (EDA): перед застосуванням GMM було виконано базовий EDA над набором даних Iris для розуміння його структури;
- Навчання GMM: після EDA GMM було реалізовано для кластеризації набору даних на групи. Оскільки набір даних Iris містить три види, кількість кластерів було заздалегідь визначено як 3. Під час навчання модель ідентифікувала кластери на основі ймовірності належності кожної точки даних до певного гаусівського розподілу;
- Результати: модель ефективно згрупувала дані у кластери. Деякі точки були віднесені до перекривних областей із ймовірнісними вагами, що демонструє здатність GMM працювати з реальними даними із нечіткими межами;
- Порівняння кластерів із реальними мітками: для оцінки якості моделі кластери GMM порівнювали з фактичними мітками видів у наборі даних. Хоча GMM не використовує мітки під час навчання, кластери майже співпали з реальними групами видів, що свідчить про ефективність цього підходу для навчання без учителя.
Ця реалізація підкреслює, що GMM здатні моделювати складні реальні набори даних, що робить їх універсальними інструментами для задач кластеризації.
Дякуємо за ваш відгук!
