기본적으로 매트릭스가 있으며 전체적으로 유사성을 평가하는 것이 중요합니다. 그리고 어떤 이유에서인지 K-평균은 모든 것을 평균화할 것이라고 생각합니다.
채팅-GPT:
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행렬이 3차원 객체에 대한 설명이라면 3차원 데이터의 구조를 고려한 클러스터링 방법을 사용하여 행렬을 그룹화할 수 있습니다. 다음은 유용한 몇 가지 접근 방식입니다:
밀도 기반 클러스터링 방법: 데이터의 밀도를 고려하는 DBSCAN(잡음이 있는 애플리케이션의 밀도 기반 공간 클러스터링)은 좋은 선택입니다. 근접도 측정값이나 3차원 공간에서 점 사이의 거리를 사용하여 3차원 행렬에 DBSCAN을 적용할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 3차원 공간에서 조밀하고 밀집된 영역을 형성하는 클러스터를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
스펙트럼 클러스터링: 스펙트럼 클러스터링 방법은 3차원 행렬을 클러스터링하는 데 유용할 수 있습니다. 3차원 데이터에 스펙트럼 변환을 적용한 다음 클러스터링 방법(예: K-평균)을 사용하여 클러스터로 분리할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 데이터의 구조를 고려하고 3차원 공간에서 유사한 그룹을 식별할 수 있습니다.
계층적 클러스터링: 계층적 클러스터링을 3차원 행렬에 적용하여 계층적 구조의 클러스터를 구축할 수 있습니다. 행렬 간의 유사도 또는 거리 측정값을 사용하고 이러한 측정값에 따라 클러스터를 병합하거나 분리할 수 있습니다. 이 접근 방식은 3차원 행렬 그룹 간의 계층적 관계를 탐색하는 데 도움이 됩니다.
특정 데이터 집합의 특성을 고려하고 목표와 요구 사항에 가장 적합한 클러스터링 방법을 선택하는 것도 중요합니다. 다양한 방법과 매개 변수를 실험하여 작업에 가장 적합한 접근 방식을 찾으세요.
이러한 객체를 그룹화하는 가장 좋은 클러스터링 방법은 무엇인가요?
기본적으로 매트릭스가 있으며 전체적으로 유사성을 평가하는 것이 중요합니다. 그리고 어떤 이유에서인지 K-평균은 모든 것을 평균화할 것이라고 생각합니다.
흥미로운 읽기
https://quant.stackexchange.com/questions/1004/how-are-cryptography-and-speech-recognition-technology-applied-to-forecasting-fi
예, 일반적으로 전체[퀀트 거래 전략] 태그는매우 흥미 롭습니다.
리뷰를 기대하는 선물
이러한 개체를 그룹화하는 데 가장 적합한 클러스터링 방법은 무엇인가요?
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행렬이 3차원 객체에 대한 설명이라면 3차원 데이터의 구조를 고려한 클러스터링 방법을 사용하여 행렬을 그룹화할 수 있습니다. 다음은 유용한 몇 가지 접근 방식입니다:
밀도 기반 클러스터링 방법: 데이터의 밀도를 고려하는 DBSCAN(잡음이 있는 애플리케이션의 밀도 기반 공간 클러스터링)은 좋은 선택입니다. 근접도 측정값이나 3차원 공간에서 점 사이의 거리를 사용하여 3차원 행렬에 DBSCAN을 적용할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 3차원 공간에서 조밀하고 밀집된 영역을 형성하는 클러스터를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
스펙트럼 클러스터링: 스펙트럼 클러스터링 방법은 3차원 행렬을 클러스터링하는 데 유용할 수 있습니다. 3차원 데이터에 스펙트럼 변환을 적용한 다음 클러스터링 방법(예: K-평균)을 사용하여 클러스터로 분리할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 데이터의 구조를 고려하고 3차원 공간에서 유사한 그룹을 식별할 수 있습니다.
계층적 클러스터링: 계층적 클러스터링을 3차원 행렬에 적용하여 계층적 구조의 클러스터를 구축할 수 있습니다. 행렬 간의 유사도 또는 거리 측정값을 사용하고 이러한 측정값에 따라 클러스터를 병합하거나 분리할 수 있습니다. 이 접근 방식은 3차원 행렬 그룹 간의 계층적 관계를 탐색하는 데 도움이 됩니다.
특정 데이터 집합의 특성을 고려하고 목표와 요구 사항에 가장 적합한 클러스터링 방법을 선택하는 것도 중요합니다. 다양한 방법과 매개 변수를 실험하여 작업에 가장 적합한 접근 방식을 찾으세요.
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Chat-GPT:
저는 인접한 점의 평균을 통해 5 개의 점에서 행렬의 컨볼 루션을 만들고 이미 어떤 방법으로 유사성을 검색하려고 생각했습니다.
그리고 어떤 이유에서인지 K-means가 평균을 많이 내고 있습니다.
인접한 점의 평균을 통해 행렬을 5점 단위로 컨볼 루션하고 어떤 방법으로 유사성을 검색하는 데 사용하는 것을 생각하고있었습니다.
...
플라스크 휘파람))
...
플라스크가 휘파람을 불고 있습니다.)
강함-하나의 중심. 그리고 나는 실제로 고정 좌표가있는 여러 개를 생각하고있었습니다...... 그러나 나는 누구와 이야기하고 있습니까-기성품 솔루션 애호가.....
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이러한 개체를 그룹화하는 데 가장 적합한 클러스터링 방법은 무엇인가요?
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