Il proposto Modello di gravitazione. In questa sezione, viene introdotto un nuovo modello di classificazione basato sul centroide, ovvero il modello di gravitazione (GM), per superare facilmente le carenze (o pregiudizi) intrinseche del CBC nel set di dati sbilanciato in classe.
Cos'è il clustering basato sul centroide?
Il clustering basato su centroide organizza i dati in cluster non gerarchici, in contrasto con il clustering gerarchico definito di seguito. k-means è l'algoritmo di clustering basato sul centroide più utilizzato. Gli algoritmi basati su centroide sono efficienti ma sensibili alle condizioni iniziali e ai valori anomali.
Cos'è l'analisi di clustering basata su modello?
L'analisi dei cluster basata su modelli è una nuova procedura di raggruppamento per studiare l'eterogeneità della popolazione utilizzando densità normali multivariate a miscele finite.
Che cos'è il clustering basato sul modello di distribuzione?
Definizione. Il clustering basato su modelli è un approccio statistico al clustering dei dati Si presume che i dati osservati (multivariati) siano stati generati da una miscela finita di modelli componenti. Ciascun modello componente è una distribuzione di probabilità, tipicamente una distribuzione multivariata parametrica.
Cosa sono i modelli di clustering?
L'analisi del cluster, o clustering, è un'attività di apprendimento automatico non supervisionata Implica la scoperta automatica del raggruppamento naturale dei dati. A differenza dell'apprendimento supervisionato (come la modellazione predittiva), gli algoritmi di clustering interpretano solo i dati di input e trovano gruppi o cluster naturali nello spazio delle funzionalità.
