Kompyuter injineringgi fakulteti

Nazorat qilinmaydigan o'quv muammolarining turlari:
Klasterlash
Uyushma qoidalarini topish
Etishmayotgan qiymatlarni to'ldirish
O'lchamlarni kamaytirish
Ma'lumotni vizualizatsiya qilish
Klaster vazifalari
Ob'ektlarni tanlash har bir klaster o'xshash ob'ektlardan iborat bo'lishi uchun turli xil klasterlarning ob'ektlari sezilarli darajada farq qilishi uchun klaster deb nomlangan disjoint pastki qismlarga bo'linadi. Dastlabki ma'lumotlar masofaviy matritsa shaklida taqdim etiladi.
Yechish usullari
Grafik klasterlash algoritmlari
Statistik klasterlash algoritmlari
Ierarxik klasterlash yoki taksonomiya
Kohonenning neyron tarmog'i
Klasterlash tasniflash va regressiya muammolarini hal qilishda (nazorat qilinadigan o'quv sinfiga tegishli) hal qiluvchi rol o'ynashi mumkin. Gap shundaki, avval namunani klasterlarga bo'lish, keyin har bir klasterga juda sodda usulni qo'llash, masalan, doimiy bog'liqlik bilan maqsadga bog'liqlikni taxmin qilish.
Yechish usullari
Qarama-qarshi neyron tarmog'i
Radial asos funktsiyasi usuli
Uyushma qoidalarini qidirish vazifalari
Dastlabki ma'lumotlar xususiyatlarni tavsiflash shaklida taqdim etiladi. Vazifa ob'ektlarning xususiyatli tavsiflarida topiladigan, xususan, ko'pincha (tasodifan emas) bunday xususiyatlar to'plamini va bu xususiyatlarning qiymatlarini topishdir.
Yechish usullari
Bozor savatining tahlili
Yo'qotilgan ma'lumotlarni to'ldirish vazifasi
Dastlabki ma'lumotlar xususiyatlarni tavsiflash shaklida taqdim etiladi. Ba’zi ob’ektlar uchun ba’zi xususiyat qiymatlari bo‘lmasligi mumkin. Bunday holatlar ko'pincha amalda paydo bo'ladi. Masalan, tajriba o'tkazuvchi kuzatuvni qayd etmasligi mumkin; respondent anketa savoliga javob berishdan bosh tortishi mumkin; bemor bunday tekshiruvdan o'tmasligi mumkin; Va hokazo, ammo ma'lumotlarni tahlil qilishning ko'plab usullari funktsional tavsiflarning kirish matritsasini to'liq to'ldirishni talab qiladi. Yo'qolgan qiymatlarni to'ldirishda quyidagi yondashuvdan foydalaniladi. Ushbu xususiyatni maqsadli deb hisoblagan holda, boshqa xususiyatlarga qarab uning qiymatini oldindan aytib beradigan algoritm tuziladi. Yo'qotilgan qiymatlar bashorat bilan to'ldiriladi. Ushbu operatsiya etishmayotgan qiymatlarga ega bo'lgan barcha belgilar bilan amalga oshiriladi. Ushbu muammo o'qituvchi bilan birgalikda o'qitish usullari orqali hal qilinadi:
agar xususiyat miqdoriy bo'lsa, regressiyani tiklash usullari qo'llaniladi;
agar sifat sifatli (nominal) bo'lsa, tasniflash usullari qo'llaniladi.
O'lchovni kamaytirish muammolari
Dastlabki ma'lumotlar xususiyat tavsiflari ko'rinishida taqdim etiladi va xususiyatlar soni juda katta bo'lishi mumkin. Agar iloji bo'lsa, ma'lumotlarning yo'qolishini minimallashtirish uchun ushbu ma'lumotni pastki o'lchamdagi bo'shliqda taqdim etish qiyin.