İçeriğe geç
academia.sh

Kurs Orta

Denetimsiz Öğrenme

Bu kursun sonunda

Kursa başla

01

Kümeleme

Noktaların etiketsiz gruplanmasında sonucun rastgele bir bölmelemeden ne kadar ayrıldığının sayılması: üç ayrı benzerlik tanımının aynı kümeden çıkardığı üç bambaşka bölmeleme, aynı küme sayısında farklı başlangıçların ürettiği farklı sonuç ve dirseğin belirsizliği, tek, tam ve ortalama bağlantının ayrıştırdığı nokta sayısı ile kesme yüksekliğinin bir karar olması, komşuluk yarıçapı ve en az nokta sayısının oynattığı küme ile gürültü sayısı, yumuşak atamanın taşıdığı belirsizliğin sert atamada kaybolması, üç iç geçerlilik ölçütünün üç ayrı küme sayısı seçmesi ve yapısız bir kümede bile küme bulunması.

  1. 01 Kümeleme Problemi Etiket kaldırıldığında ölçünün kendisinin kurulması: aynı 756 abone üç ayrı benzerlik tanımıyla dört kümeye bölünür ve üç bambaşka bölmeleme çıkar — nokta çiftlerinin 0,4192 ile 0,4801 arası bir payında bölmelemeler ayrışır. Üç taban çizgisi tanımlanır; standart puan tanımında tek küme 6,0000, rastgele atama 5,9790, tek sütuna göre dilimleme 4,9044 ve yöntem 3,8910 verir, yani yöntemin farkı hangi tabanın yazıldığına göre 2,0880 ya da 1,0134'tür. Üç tanımın sayıları birbiriyle karşılaştırılamaz; oransal kazanç 0,525, 0,349 ve 0,295'tir.
  2. 02 k-Ortalamalar Yinelemenin ve küme sayısının ayrı ayrı ölçülmesi: aynı k ile otuz rastgele başlangıç 26 ayrı bölmeleme üretir, sayılar 3,5649 ile 3,7763 arasında kalır ama en iyi ile en kötü koşum nokta çiftlerinin 0,2844'ünde ayrışır — dört ondalıkta aynı sayıyı veren iki koşum bile 0,0037'sinde ayrışır. Küme sayısı bir ayar değişkenidir; 120 koşumluk süpürmede rastgele taban 6,0000'dan 5,9181'e inerken yöntem 6,0000'dan 2,2570'e iner ve dirseğin üç ayrı okuması üç ayrı k seçer: 3, 4 ve 5.
  3. 03 Hiyerarşik Kümeleme Küme sayısını girdi olmaktan çıkarıp kesme kararına dönüştüren bir aile ve o kararın bedeli: aynı 200 abonede tek, tam ve ortalama bağlantı aynı ilk birleştirmeden (0,079) başlayıp 2,245, 8,917 ve 4,994'te biter; 2,0 yüksekliğinden kesildiğinde sırasıyla 3, 56 ve 37 küme verir. Dört kümede tek bağlantı 6,0849 ile rastgele atama tabanını yalnız 0,1492 geçer ve [1, 1, 1, 197] üretir, tam bağlantı 4,5419 ile 1,6922 geçer; iki bağlantı 200 abonenin 86'sını ayrı yerlere düşürür.
  4. 04 Yoğunluk Tabanlı Kümeleme Her noktayı bir kümeye atamak zorunda olmayan bir yordamın ölçülmesi: 756 abonenin 73'ü hiçbir kümeye bağlanmıyor ve bu 73 noktanın beşinci komşu uzaklığı 1,7551, rastgele işaretlenen 73 noktanınki 1,0200. On sekiz ayar bileşiminde küme sayısı 1 ile 56, gürültü sayısı 4 ile 674 arasında geziniyor. Sütunları kendi içinde karıştırılmış kümede on sekiz ayarın on sekizinde gürültü daha yüksek çıkıyor, ama küme sayısı on üçünde zaten farklı. İki halkalı bir kurguda merkez temelli bölmeleme küme içi toplam uzaklığı 703,25'te tutuyor, yoğunluk tabanlı bölmeleme 878,71'de bırakıyor; en uzun zorunlu bağlantıda sıralama tersine dönüyor.
  5. 05 Olasılıksal Kümeleme Bir noktanın her kümeye bir sorumluluk payıyla bağlandığı karışım modelinin ölçülmesi: rastgele atama tabanının uyum puanı -4,2424, yinelemeli kestirimin bulduğu modelinki -3,7755, fark +0,4669. Aynı fark sütun içi karıştırılmış kümede +0,3358 çıkıyor, yani farkın yalnız +0,1311'i veriden geliyor. 756 noktanın 74'ünde en büyük pay 0,60'ın altında ve bu noktalarda ortalama en büyük pay 0,5418. Sert atamaya geçildiğinde ortalama belirsizlik 0,3797'den sıfıra düşüyor ve küme büyüklükleri yumuşak kütleden 28,8 noktaya kadar sapıyor. İkinci bir başlangıçta kararsız noktaların yüzde 43,24'ü, kesin noktaların yüzde 7,20'si küme değiştiriyor.
  6. 06 Kümeleme Değerlendirmesi Küme sayısını seçen ölçütlerin kendilerinin ölçülmesi: aynı 756 abone üzerinde siluet katsayısı 3, saçılma oranı 6, boşluk ölçütü 10 küme seçiyor ve hiçbiri diğerinden doğru değil. Hiçbir yapı taşımayan rastgele bir bulutta aynı üç ölçüt yine 9, 7 ve 9 seçiyor; en yüksek siluet gerçek veride 0,2142, yapısız bulutta 0,1255. Etiket kursta ilk ve tek kez açılıyor ve çift uyum oranı en iyi bölmelemede 0,5235 çıkıyor — tek küme tabanı 0,6539 ile dokuz bölmelemenin dokuzunu da geçiyor. Yirmi yedi karşılaştırma yapıldı ve etiketin işaret ettiği küme sayısını iç ölçütlerin hiçbiri seçmedi.

02

Boyut Azaltma ve Anomali

Sütun sayısı düşürüldüğünde neyin korunup neyin kaybolduğunun ve tek başına duran noktanın nasıl işaretlendiğinin ölçülmesi: değişkenliği koruyan izdüşümün geri kurma hatası ile ikili uzaklıkların ne kadarının ayakta kaldığı ve ölçekleme kararının izdüşümü değiştirmesi, rank düştükçe artan hata ile saklanan sayı adedi arasındaki takas, komşuluk koruyan gömmede en yakın komşuların kaçının komşu kalması ve iki nokta arasındaki mesafenin yorumlanamaması, işaretlenen anomalinin kaçının gerçek olduğu ve tek değişkenli yordamın yakalayamadığı çok değişkenli anomali, yüksek güvenli kuralların yalnız sık öğeden gelmesi ve kaldıracın bunu düzeltmesi.

  1. 01 Temel Bileşen Çözümlemesi On iki sütunlu bir abone tablosu daha az sayıya indirildiğinde neyin korunup neyin kaybolduğunun ölçülmesi: sütun ortalamalarıyla geri kurma 3,3411 verirken iki bileşenle geri kurma 2,7762 veriyor ve fark tabanın yalnız 0,169'u kadar; aynı iki bileşen bileşen payının 0,341'ini taşıdığı hâlde ikili uzaklıkların ortalaması özgününün 0,4965 katına iniyor ve 31.626 çiftin yalnız 0,0057'si yüzde on yanılma payıyla ayakta kalıyor. Ölçeklenmemiş kümede birinci bileşenin yükü tek bir sütuna +0,96 ile bağlanıyor ve ilk iki bileşenin payı 0,863'e çıkıyor, ama ortak birimde ölçülen geri kurma hatası 2,8473 ile ölçeklenmiş izdüşümün gerisinde kalıyor.
  2. 02 Tekil Değer Ayrışımı Uygulaması Bir dizeyi düşük ranklı bir yaklaşımla saklamanın hata ve sayı adedi cinsinden bedelinin ölçülmesi: elle kurulmuş 6x5'lik dizeyde rank 2 yaklaşımın toplam hatası 0,6746 ve bu sayı atılan tekil değerlerin karelerinin köküne birebir eşit, ama rank 3'te saklanan sayı 36'ya çıkıp özgün 30 sayıyı geçiyor. 252x12'lik abone tablosunda sütun ortalamalarıyla geri kurma 3,3411 verirken rank 2 yaklaşım 2,7464 veriyor ve 3.024 sayı yerine 554 sayı saklıyor; aynı bütçeyle rastgele iki ham sütun saklamak 3,0617 veriyor ve düşük ranklı yaklaşımın üstünlüğü rank 2'de 0,3153, rank 8'de 0,9663 oluyor.
  3. 03 Doğrusal Olmayan Gömme Komşulukları korumayı hedefleyen iki boyutlu yerleşimlerin doğrusal izdüşüme karşı ölçülmesi: rastgele yerleşim en yakın on komşunun 0,0390'ını korurken doğrusal izdüşüm 0,2639, komşuluk hedefli gömme 0,5032 koruyor. Aynı gömme en uzak on çiftin yalnız 0,0071'ini koruyor, doğrusal izdüşüm ise 0,6012'sini; iki yöntem birbirinin tersini koruyor. Ortalama ikili uzaklık eşitlendikten sonra gömmede aynı uzaklıkta duran çiftlerin özgün uzaklığı 3,47 ile 9,46 arasında değişiyor ve aynı ayarla ikinci koşumda aynı çiftin gömülmüş uzaklığı ortalama 0,2906 bağıl farkla oynuyor.
  4. 04 Anomali Tespiti Kurgu abone tablosunun 1.260 satırına bilerek yerleştirilmiş 63 anomali üzerinde işaretlemenin ölçülmesi: rastgele işaretleme yüzde 5'lik oranda 0,0488 kesinlik verirken tek sütuna göre işaretleme 0,3968, her sütuna tek tek bakan yordam 0,6190, dört bileşenle geri kurma hatası 0,4921 verir. Kesinlik sıralaması yanıltıcıdır — en yüksek kesinlikli üç işaretleyici hiçbir sütunda uca gitmeyen 24 çok değişkenli anomalinin sıfırını bulurken, en düşük kesinlikli olan on beşini bulur ve işaretleme oranı yüzde 10'a çıkınca yirmi dördünü de bulur. Oran yüzde 2'de üç işaretleyici 1,0000 kesinlik verir ve aynı anda 63 anomalinin yalnız 25'ini yakalar.
  5. 05 Birliktelik Kuralları Kurgu abone tablosunun 1.329 sepetinde destek tabanını geçen 166 kuralın ölçülmesi: güvene göre ilk altı kuralın altısı da aynı sık öğeyi sonuç gösterir ve kaldıraçları 1,0139 ile 1,0489 arasındadır; güveni 0,50'nin üstündeki 97 kuralın 75'inin kaldıracı 1'e 0,05'ten yakındır. Taban çizgisi rastgele eşleşmenin ürettiği destektir — öğe sütunları ayrı ayrı karıştırıldığında gecikme ile taksitlendirmenin 0,1279 desteği altmış karıştırmanın hiçbirinde 0,0467'yi aşmaz, ama güveni 0,9246 olan bir kuralın desteği rastgele aralığın içinde kalır. Kurs kapanışı on bir dersin tabanını, yöntemin sayısını ve farkını tek tabloda toplar.

Aramak için yazmaya başlayın.

↑↓ Esc gezin · aç · kapat