[{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BlogPosting","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/partycjonowanie-danych-wikipedia\/#BlogPosting","mainEntityOfPage":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/partycjonowanie-danych-wikipedia\/","headline":"Partycjonowanie danych – Wikipedia","name":"Partycjonowanie danych – Wikipedia","description":"before-content-x4 Przyk\u0142ad grupowanie Hierarchiczne. . partycja danych (Lub Klastrowanie danych w j\u0119zyku angielskim) jest metod\u0105 analizy danych. Ma na celu","datePublished":"2023-06-26","dateModified":"2023-06-26","author":{"@type":"Person","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/author\/lordneo\/#Person","name":"lordneo","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/author\/lordneo\/","image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","height":96,"width":96}},"publisher":{"@type":"Organization","name":"Enzyklop\u00e4die","logo":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","width":600,"height":60}},"image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/upload.wikimedia.org\/wikipedia\/commons\/thumb\/a\/ad\/Hierarchical_clustering_simple_diagram.svg\/260px-Hierarchical_clustering_simple_diagram.svg.png","url":"https:\/\/upload.wikimedia.org\/wikipedia\/commons\/thumb\/a\/ad\/Hierarchical_clustering_simple_diagram.svg\/260px-Hierarchical_clustering_simple_diagram.svg.png","height":"207","width":"260"},"url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/partycjonowanie-danych-wikipedia\/","wordCount":3951,"articleBody":"     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});before-content-x4 Przyk\u0142ad grupowanie Hierarchiczne. . partycja danych (Lub Klastrowanie danych w j\u0119zyku angielskim) jest metod\u0105 analizy danych. Ma na celu podzielenie zestawu danych na r\u00f3\u017cne jednorodne \u201epakiety\u201d, w tym sensie, \u017ce dane z ka\u017cdego podzbioru maj\u0105 wsp\u00f3lne cechy, kt\u00f3re najcz\u0119\u015bciej odpowiadaj\u0105 kryteriom blisko\u015bci (podobie\u0144stwu komputera), kt\u00f3re definiujemy, wprowadzaj\u0105c pomiary i klasy odleg\u0142o\u015bci mi\u0119dzy obiektami .        (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4Aby uzyska\u0107 dobry wynik, jest odpowiedni dla obu: zminimalizowa\u0107 bezw\u0142adno\u015b\u0107 Klasa wewn\u0105trz Aby uzyska\u0107 klastry ( grupa w j\u0119zyku angielskim) najbardziej jednorodne mo\u017cliwe; Maksymalizuj bezw\u0142adno\u015b\u0107 mi\u0119dzy klasy, aby uzyska\u0107 dobrze zr\u00f3\u017cnicowane podzbiory.         (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4Spo\u0142eczno\u015b\u0107 naukowa francusko -opakowa\u0144 u\u017cywa r\u00f3\u017cnych termin\u00f3w do wyznaczenia tej techniki. Angielskie s\u0142owo grupowanie jest powszechnie u\u017cywany. Cz\u0119sto r\u00f3wnie\u017c rozmawiamy o metodach grupowanie . Cz\u0119sto rozr\u00f3\u017cniamy metody \u201ehierarchiczne\u201d i \u201epartycji\u201d \u00ab grupowanie Nie nadzorowany \u201enazywany tak\u017ce klasyfikacj\u0105 nie nadzorowan\u0105, jest procesem, kt\u00f3ry \u0142\u0105czy podobne dane. Fakt, \u017ce nie jest on nadzorowany, oznacza, \u017ce \u200b\u200btechniki uczenia maszynowego umo\u017cliwi\u0105 znalezienie pewnych podobie\u0144stw, aby sklasyfikowa\u0107 dane i to w mniej lub bardziej autonomiczny spos\u00f3b. Ten typ analizy pozwala mie\u0107 profil r\u00f3\u017cnych grup. Umo\u017cliwia to zatem uproszczenie analizy danych poprzez wydobywanie wsp\u00f3lnych punkt\u00f3w i r\u00f3\u017cnic, a tym samym zmniejszenie liczby zmiennych danych. Ta technika jest stosowana nie tylko w dziedzinie genetycznej, ale tak\u017ce umo\u017cliwia list\u0119 potencjalnych klient\u00f3w podczas akcji reklamowej. \u00ab grupowanie Hierarchiczne \u201dto kolejna technika klasyfikacji. Tym razem por\u00f3wnywany parametr jest z g\u00f3ry rozstrzygany. Nast\u0119pnie, po wybraniu parametru por\u00f3wnawczego, obliczana jest odleg\u0142o\u015b\u0107 euklidesowa [9]. Aby to zrobi\u0107, u\u017cywamy jego definicji podanej przez r\u00f3wnanie (1).        (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4\u2016 A – B \u2016 2 = \u2211i(ai\u2212bi)2( Pierwszy ) {displayStyle | a-b | _ {2} = {sqrt {sum _ {i} lewy (a_ {i} -b_ {i} right)^{2}}} qquad qquad qquad (1)}}  W\u00f3wczas wystarczy, aby wi\u0105za\u0107 najbli\u017csze osoby mi\u0119dzy nimi, dwa na dwa, a\u017c do formowania si\u0119 schematu drzewa wywo\u0142anego dendrogramme . Dendrogramy czytane w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b: Aby pozna\u0107 poziom blisko\u015bci mi\u0119dzy 2 osobnikami, musisz spojrze\u0107 na o\u015b zam\u00f3wie\u0144; Im bardziej po\u0142\u0105czenie mi\u0119dzy dwoma osobnikami jest tworzone z wysokim uporz\u0105dkowanym, tym mniej b\u0119d\u0105 one podobne z punktu widzenia obserwowanego parametru. Je\u015bli chcemy r\u00f3wnie\u017c pozna\u0107 obserwowane osoby, musimy spojrze\u0107 na o\u015b odci\u0119t\u0105. W zale\u017cno\u015bci od po\u017c\u0105danego wska\u017anika blisko\u015bci, mo\u017cliwe jest w\u00f3wczas utworzenie wielu grup. Mapa termiczna to graficzna reprezentacja danych statystycznych w macierzy dwuwymiarowej, kt\u00f3ra wykorzystuje technik\u0119 \u201eklastra hierarchicznego\u201d [Co ?] . Dane s\u0105 reprezentowane w skali \u0142\u0105cz\u0105cej dwa kolory, takie jak zimny kolor i ciep\u0142y kolor, st\u0105d nazwa karty termicznej lub czarno -bia\u0142y. Kolor siatki reprezentuje warto\u015b\u0107 parametru u\u017cywanego do \u0142\u0105czenia pr\u00f3bek. Mo\u017cemy przyj\u0105\u0107 konwencj\u0119, \u017ce im bardziej kolor jest gor\u0105cy (np. Czerwony), tym wi\u0119ksza blisko\u015b\u0107. Mo\u017cna zastosowa\u0107 r\u00f3\u017cne metody sortowania, na przyk\u0142ad grupowanie w zale\u017cno\u015bci od znanych cech lub sortowania zgodnie z parametrem zewn\u0119trznym. W jakim kontek\u015bcie przydatne mo\u017ce by\u0107 tworzenie karty termicznej? [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] W wielu obszarach mo\u017cna zastosowa\u0107 t\u0119 technik\u0119 pod\u0142\u0105czania dw\u00f3ch posortowanych zestaw\u00f3w danych o wsp\u00f3lnej miar\u0119. Na przyk\u0142ad podczas laboratorium dane s\u0105 miarami gen\u00f3w, oba zestawy to pacjenci i geny, sortowanie pochodzi z dendrogram\u00f3w, co u\u0142atwia, graficznie kategorie pacjent\u00f3w zwi\u0105zanych z kategoriami gen\u00f3w zagro\u017conych. Mo\u017cesz u\u017cy\u0107 tej samej koncepcji na kartach termicznych. Og\u00f3lnie rzecz bior\u0105c, mo\u017ce by\u0107 u\u017cywany do ka\u017cdej analizy opisowej, od momentu, w kt\u00f3rym musisz analizowa\u0107 zestaw danych zbyt du\u017cy, aby go analizowa\u0107 r\u0119cznie i co odpowiada rodzaju danych oczekiwanych przez kart\u0119 termiczn\u0105. Na przyk\u0142ad technik\u0119 mo\u017cna zastosowa\u0107 do sortowania most\u00f3w, [Co ?] , lub w celu ustalenia, jakie cechy makroskopowe (MM-\u03bcM), zwi\u0105zane ze sk\u0142adami materia\u0142u (NM, cz\u0105steczki), maj\u0105 najciekawsze w\u0142a\u015bciwo\u015bci; I to tylko przyk\u0142ady. . partycja danych jest metod\u0105 Klasyfikacja niesk\u00f3rna (r\u00f3\u017cni si\u0119 od nadzorowanej klasyfikacji, w kt\u00f3rej dane uczenia si\u0119 s\u0105 ju\u017c oznaczone), a zatem czasami nazywane jako takie. Aplikacje:Zasadniczo s\u0105 trzy rodzaje [[[ Pierwszy ] : . segmentacja baza danych; Mo\u017cna go u\u017cy\u0107 w dyskretny baza danych. Segmentacja mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c pozwoli\u0107 skraplacz Lub Kompresja dane z przestrzennej bazy danych (tj. Zmniejsz rozmiar pakiet\u00f3w danych do przetworzenia, w rozwa\u017canym zestawie danych); Na przyk\u0142ad na obrazie powietrznym lub satelitarnym GIS mo\u017ce inaczej leczy\u0107 lasy, pola, \u0142\u0105ki, drogi, mokrad\u0142a itp. Tutaj uwa\u017cane za jednorodne podprzestrzenia. Cie\u0144sze leczenie, kt\u00f3re mo\u017cna nast\u0119pnie zastosowa\u0107 do poddzia\u0142\u00f3w tych klas (np. Feuillus, odpowiedni, sztuczny, naturalny itp.). OLAP jest metod\u0105 u\u0142atwiaj\u0105c\u0105 indeksowanie takich zasad; Klasyfikacja (w podgrupach, subpopulacjach w bazie danych), na przyk\u0142ad baza danych klient\u00f3w, do zarz\u0105dzania relacjami klient\u00f3w; ekstrakcja wiedzy, kt\u00f3ra jest na og\u00f3\u0142 wykonywana bez obiektywu Pierwszy (Wsp\u00f3\u0142czynnik panowania, przydatny do generowania hipotez lub modelowania predykcyjnego), w celu wydania podrz\u0119dnych i podkoncepcji prawdopodobnie niemo\u017cliwych do naturalnego rozr\u00f3\u017cnienia. Aby dokona\u0107 partycjonowania danych, wspomniane dane powinny by\u0107 zorganizowane w matrycy X {Styl tekstowy x} Ka\u017cda linia odpowiada indywidualny (lub obserwacja), a ka\u017cda kolumna odpowiada urz\u0105dzenie prognozuj\u0105ce (lub zmienna). Zauwa\u017camy N {Styl tekstowy n} liczba os\u00f3b i P {Styl tekstowy p} Liczba predyktor\u00f3w: w taki spos\u00f3b, macierz X {Styl tekstowy x} ma rozmiar N \u00d7 P {Styl tekstowy ntimes p}  X = ( x11...xp1\u22ee\u22eex1N...xpN) {displayStyle x = left ({start {array} {ccc} x_ {1}^{1} & … & x_ {p}^{1} \\ vdots && vdots \\ x_ {1}^{n} & … & x_ {p}^{n} \\ end {array}} right)} Celem algorytmu partycjonowania b\u0119dzie znalezienie \u201enajlepszych\u201d grup jednostek. W tym celu dajemy sobie odmian\u0119 D ( X I W X i\u2032) {TextStyle d (x^{i}, x^{i ‘})} Mi\u0119dzy jednostkami X I = ( X Pierwszy I W . . . W X P I ) {DisplayStyle x^{i} = (x_ {1}^{i}, …, x_ {p}^{i})} I X i\u2032= ( X Pierwszy i\u2032W . . . W X P i\u2032) {displayStyle x^{i ‘} = (x_ {1}^{i’}, …, x_ {p}^{i ‘})} (odpowiednio, linia I {DisplayStyle i} I I \u2032 {DisplayStyle i ‘} z X {DisplayStyle x} ). Notatka K \u2a7e 2 {DisplayStyle Kgeqslant 2} liczba grup, kt\u00f3re chcemy trenowa\u0107. Sprowadza si\u0119 to do znalezienia funkcji nagrody C : [[[ [[[ Pierwszy W N ] ] \u27f6 [[[ [[[ Pierwszy W K ] ] {DisplayStyle C: [! [1, N]!] Longrightarrow [! [1, k]!]} kt\u00f3ry minimalizuje funkcj\u0119 koszt\u00f3w. Klasyczna funkcja koszt\u00f3w to zmienno\u015b\u0107 klasy ( wariancja wewn\u0105trz klastra po angielsku) : W ( C ) = \u2211 k = Pierwszy K \u2211 C ( I ) = k \u2211 C ( I \u2032 ) = k D ( X I W X I \u2032 ) {DisplayStyle w (c) = sum _ {k = 1}^{k} sum _ {c (i) = k} sum {c (i ‘) = k} d (x^{i}, x^{ I’})} Istniej\u0105 inne funkcje koszt\u00f3w (na przyk\u0142ad indeks Dunn, indeks Davies-Bouldin lub indeks Calinski-Harabasz). Mo\u017cna je wykorzysta\u0107 do oceny jako\u015bci klasyfikacji [[[ 2 ] . Istnieje wiele metod partycjonowania danych, w tym: Metody te s\u0105 wdra\u017cane w wielu oprogramowaniach do wykopalisk. Bibliografia [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Anil K. Jain, M. N. Murty, P. J. Flynn, \u00ab Klastrowanie danych: przegl\u0105d \u00bb, Ankiety obliczeniowe ACM W tom. trzydziesty pierwszy, N O 3, Wrzesie\u0144 1999 . Doi 10.1145\/331499.331504 SM. Chen, J. Han i P. S. Yu, \u00ab Wydobycie danych: przegl\u0105d z perspektywy bazy danych \u00bb, Transakcje IEEE dotycz\u0105ce wiedzy i in\u017cynierii danych W tom. 8, N O 6, P. 866\u2013883 , 1996. A. K. Jain, \u00ab Klastrowanie danych: 50 lat poza K-\u015brednie \u00bb, Listy rozpoznawania wzorc\u00f3w W tom. trzydziesty pierwszy, N O 8, P. 651\u2013666 W Czerwiec 2010 . Powi\u0105zane artyku\u0142y [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ]       (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4"},{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/#breadcrumbitem","name":"Enzyklop\u00e4die"}},{"@type":"ListItem","position":2,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/partycjonowanie-danych-wikipedia\/#breadcrumbitem","name":"Partycjonowanie danych – Wikipedia"}}]}]