Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 15): Datenclustering mit MQL5"
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Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 15): Datenclustering mit MQL5 :
Wir fahren fort mit der Betrachtung der Clustermethode. In diesem Artikel werden wir eine neue CKmeans-Klasse erstellen, um eine der gängigsten k-means-Clustermethoden zu implementieren. Während der Tests gelang es dem Modell, etwa 500 Muster zu erkennen.
Als Ergebnis des Trainings erhielten wir einen Graphen, der die Abhängigkeit der Verlustfunktion von der Anzahl der Cluster zeigt. Sie ist unten dargestellt:
Wie Sie aus dem Diagramm ersehen können, erwies sich der Bruch als ziemlich ausgedehnt - im Bereich von 100 bis 500 Clustern. Insgesamt analysierte das Modell mehr als 92 Tausend Systemzustände. Die Form des Diagramms ist völlig identisch mit dem vom Python-Skript im vorherigen Artikel erstellten Diagramm. Dies bestätigt indirekt, dass die von uns erstellte Klasse korrekt funktioniert.
Autor: Dmitriy Gizlyk