1 / 23
文档名称:

可解释聚类模型的开发.pptx

格式:pptx   大小:147KB   页数:23页
下载后只包含 1 个 PPTX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

可解释聚类模型的开发.pptx

上传人:科技星球 2024/3/26 文件大小:147 KB

下载得到文件列表

可解释聚类模型的开发.pptx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【可解释聚类模型的开发 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【23】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【可解释聚类模型的开发 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。可解释聚类模型的开发可解释聚类模型的必要性可解释聚类方法概述可解释决策树和规则的聚类基于属性聚合的聚类基于图论的聚类基于原型实例的聚类聚类结果解释的度量可解释聚类模型的应用案例ContentsPage目录页可解释聚类模型的必要性可解释聚类模型的开发可解释聚类模型的必要性可解释聚类模型的必要性主题名称:,难以理解模型产生的群组划分以及这些群组的特征。,从而识别群组形成的驱动因素并评估模型的有效性。,可解释模型有助于发现数据中的隐藏模式和趋势,提高决策制定过程的透明度和可靠性。主题名称:。,模型为决策制定提供了有价值的指导,可用于定制产品、服务和营销策略,以满足特定群组的需求。可解释聚类方法概述可解释聚类模型的开发可解释聚类方法概述主题名称:,这些原型通常是具有不同特征的簇的中心点或代表数据点。、模糊c均值聚类或层次聚类等算法来生成聚类原型。、簇间分离度以及与领域知识的一致性。主题名称:,以便非技术用户可以理解聚类结构。、聚类标签或可视化技术来生成聚类描述。、用户研究或与基准描述的比较来评估。可解释聚类方法概述主题名称:,以帮助用户识别模式和趋势。、热图、树状图和桑基图。、交互性以及它们促进对聚类结构的理解的能力。主题名称:,以确保聚类结构在不同的数据集或算法上都是一致的。、戴维斯-保尔丁指数和兰德指数。。可解释聚类方法概述主题名称:,这些算法提供有关聚类决策的洞察力。、聚类树和基于解释树的聚类。,例如根据数据特征或相似性度量对数据点进行分组。主题名称:,以生成语义上有意义和可解释的聚类。、层次聚类和非负矩阵分解。,使用距离度量或相似度度量来量化属性之间的相似性。,可用于识别具有相似属性的对象组。:-基于距离的聚类:使用欧氏距离、曼哈顿距离或余弦相似度等距离度量来确定对象的相似性。-基于密度的聚类:将对象聚类成密集区域,同时考虑对象之间的距离和密度。-基于层次的聚类:构建一个层次结构,其中对象根据其相似性逐步分组。基于规则的聚类:,这些规则通常基于属性的组合。,可用于识别符合特定条件的对象组。:-关联规则挖掘:使用关联规则来识别属性之间的频繁模式,并根据这些模式对对象进行分组。-决策树学****使用决策树来对对象进行分类,其中每个结点表示一个属性,每个分支表示一个属性值。基于属性聚合的聚类: