Algorithmes de clustering dans la formation à l'apprentissage automatique Ppt
Ces diapositives traitent de divers algorithmes de clustering dans l'apprentissage automatique non supervisé. Ceux-ci incluent K-Means, décalage moyen, DBSCAN, clustering de maximisation des attentes à l'aide de GMM, algorithme hiérarchique agglomératif et propagation d'affinité.
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Caractéristiques de ces diapositives de présentation PowerPoint :
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Diapositive 1
Cette diapositive répertorie les différents types d'algorithmes de clustering dans l'apprentissage automatique non supervisé. Ceux-ci incluent K-Means, décalage moyen, DBSCAN, clustering de maximisation des attentes à l'aide de GMM, algorithme hiérarchique agglomératif et propagation d'affinité.
Diapositive 2
Cette diapositive donne un aperçu de l'algorithme de clustering K-Means qui est une approche non supervisée dans laquelle les échantillons sont divisés en clusters séparés avec des variances égales pour classer les données.
Diapositive 3
Cette diapositive présente l'algorithme de décalage moyen, qui tente de localiser les zones denses dans une distribution régulière de points de données. Il s'agit d'un exemple de modèle basé sur le centroïde qui met à jour les candidats pour que le centroïde soit le centre des points dans une région spécifiée.
Diapositive 4
Cette diapositive indique que l'algorithme DBSCAN signifie Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. C'est un modèle basé sur la densité comparable au modèle de décalage moyen mais avec quelques améliorations notables. Les zones à haute densité se distinguent des zones à faible densité selon cette approche.
Diapositive 5
Cette diapositive montre que le clustering Expectation-Maximization utilisant l'algorithme GMM peut être utilisé en remplacement de l'algorithme k-means ou dans des situations où l'algorithme k-means échoue. Les points de données dans GMM sont supposés être distribués gaussiens.
Diapositive 6
Cette diapositive indique que l'algorithme hiérarchique agglomératif effectue le regroupement hiérarchique ascendant. Chaque point de données est initialement considéré comme un cluster unique, puis progressivement fusionné dans cette méthode.
Diapositive 7
Cette diapositive donne un aperçu de la propagation par affinité qui est différente des autres méthodes de clustering car elle ne nécessite pas de spécifier le nombre de clusters. Chaque point de données délivre un message entre la paire de points de données jusqu'à convergence.
Clustering Algorithms In Machine Learning Training Ppt avec les 23 diapositives :
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