Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 165 in /var/www/tg-me/post.php on line 75
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6380 -
Telegram Group & Telegram Channel
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
How To: кластеризовать данные с помощью GMM

Gaussian Mixture Models (GMM) — это мощный инструмент для тех случаев, когда данные сложно разбить на чёткие кластеры. Вместо привязки к одному кластеру, GMM работает с вероятностями, что особенно полезно при перекрывающихся группах.

В отличие от жёсткой кластеризации (например, KMeans), GMM:
— Строит пробабилистическую модель: каждое наблюдение принадлежит к каждому кластеру с определённой вероятностью
— Подходит для кластеров разного размера и формы
— Работает даже при перекрывающихся распределениях

🌸 Как использовать GMM

GMM моделирует данные как смесь нескольких нормальных распределений. Алгоритм использует Expectation-Maximization (EM):
1. E-шаг: оценивает вероятность принадлежности каждой точки к каждому кластеру
2. M-шаг: обновляет параметры (среднее, ковариацию) каждого распределения на основе оценок

— R: пакет mclust с визуализацией и автоматическим выбором модели
— Python: sklearn.mixture.GaussianMixture, pgmpy, pomegranate

1️⃣ Импортируйте модель
from sklearn.mixture import GaussianMixture


2️⃣ Обучите модель
gmm = GaussianMixture(n_components=3)
gmm.fit(X)


3️⃣ Получите метки и вероятности
labels = gmm.predict(X)
probs = gmm.predict_proba(X)


4️⃣ Оцените модель через AIC/BIC
gmm.bic(X), gmm.aic(X)


🌸 Преимущества:
— Мягкая кластеризация: каждая точка — не только метка, но и вероятность
— Гибкость в формах и плотностях кластеров
— Можно использовать для density estimation и анализов аномалий

🌸 Недостатки:
— Нужно заранее задавать число кластеров
— Могут возникать проблемы с инициализацией (зависимость от начальных условий)
— Предполагается, что компоненты — именно гауссовы, что не всегда так

🌸 Где применяют GMM:
— Детекция аномалий (особенно в кибербезопасности)
— Сегментация изображений
— Обработка речи и звука
— Финансовое моделирование и risk scoring
— Понимание скрытых закономерностей в данных пользователей

🌸 Визуализация — это пример того, как несколько гауссиан могут описать сложную плотность данных.

Библиотека дата-сайентиста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1011



tg-me.com/dsproglib/6380
Create:
Last Update:

How To: кластеризовать данные с помощью GMM

Gaussian Mixture Models (GMM) — это мощный инструмент для тех случаев, когда данные сложно разбить на чёткие кластеры. Вместо привязки к одному кластеру, GMM работает с вероятностями, что особенно полезно при перекрывающихся группах.

В отличие от жёсткой кластеризации (например, KMeans), GMM:
— Строит пробабилистическую модель: каждое наблюдение принадлежит к каждому кластеру с определённой вероятностью
— Подходит для кластеров разного размера и формы
— Работает даже при перекрывающихся распределениях

🌸 Как использовать GMM

GMM моделирует данные как смесь нескольких нормальных распределений. Алгоритм использует Expectation-Maximization (EM):
1. E-шаг: оценивает вероятность принадлежности каждой точки к каждому кластеру
2. M-шаг: обновляет параметры (среднее, ковариацию) каждого распределения на основе оценок

— R: пакет mclust с визуализацией и автоматическим выбором модели
— Python: sklearn.mixture.GaussianMixture, pgmpy, pomegranate

1️⃣ Импортируйте модель

from sklearn.mixture import GaussianMixture


2️⃣ Обучите модель
gmm = GaussianMixture(n_components=3)
gmm.fit(X)


3️⃣ Получите метки и вероятности
labels = gmm.predict(X)
probs = gmm.predict_proba(X)


4️⃣ Оцените модель через AIC/BIC
gmm.bic(X), gmm.aic(X)


🌸 Преимущества:
— Мягкая кластеризация: каждая точка — не только метка, но и вероятность
— Гибкость в формах и плотностях кластеров
— Можно использовать для density estimation и анализов аномалий

🌸 Недостатки:
— Нужно заранее задавать число кластеров
— Могут возникать проблемы с инициализацией (зависимость от начальных условий)
— Предполагается, что компоненты — именно гауссовы, что не всегда так

🌸 Где применяют GMM:
— Детекция аномалий (особенно в кибербезопасности)
— Сегментация изображений
— Обработка речи и звука
— Финансовое моделирование и risk scoring
— Понимание скрытых закономерностей в данных пользователей

🌸 Визуализация — это пример того, как несколько гауссиан могут описать сложную плотность данных.

Библиотека дата-сайентиста #буст

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6380

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

Telegram announces Anonymous Admins

The cloud-based messaging platform is also adding Anonymous Group Admins feature. As per Telegram, this feature is being introduced for safer protests. As per the Telegram blog post, users can “Toggle Remain Anonymous in Admin rights to enable Batman mode. The anonymized admin will be hidden in the list of group members, and their messages in the chat will be signed with the group name, similar to channel posts.”

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA