m 데이터 포인트에 대한 m x m 근접 행렬은 각 노드가 일부 다른 노드에 연결되고 일부 노드 그룹 사이의 에지의 가중치가 쌍별 근접도를 따르는 조밀한 그래프로 정의될 수 있습니다. 각 개체는 서로 유사한 방법을 가지고 있지만 대부분의 데이터 세트에서 개체는 소수의 개체와 거의 동일하고 대부분의 다른 개체와 거의 동일합니다. 이 기능은 실제 클러스터링 프로세스를 시작하기 전에 일부 낮은 유사도(높은 비유사도) 값을 0으로 설정하여 근접도 그래프(행렬)를 희소화하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 정의된 임계값 아래(위)에서

CURE는 대표자를 사용하는 클러스터링을 나타냅니다. 비구형 아키텍처 및 불균일한 크기를 가진 높은 데이터 세트, 이상값 및 클러스터를 관리할 수 있는 접근 방식을 만들기 위해 여러 기술을 사용하는 클러스터링 알고리즘입니다. CURE는 클러스터에서 여러 대표 포인트를 사용하여 클러스터를 정의합니다. 이 점은 클러스터의 기하학과 아키텍처를 취합니다. 첫 번째 대표점은 군집의 중앙에서 가장 멀리 떨어진 점으로 선택되고 나머지 점은 이전에 선택된 모든 점에서 가장 멀어지도록 선택됩니다. 이 방법에서는 대표점이 연관적으로 잘 분포되어 있

이상 탐지의 목적은 여러 개체와 다른 개체를 발견하는 것입니다. 종종 비정상적인 개체는 데이터의 산점도에서 여러 데이터 포인트에서 멀리 떨어져 있기 때문에 이상값이라고 합니다. 비정상 개체는 기본적으로 예상 또는 일반 속성 값에서 벗어나는 속성 값을 갖기 때문에 이상 탐지를 편차 탐지라고 하거나, 예외 마이닝으로서 예외는 여러 의미에서 예외적이기 때문에 다음과 같은 이상 감지의 다양한 응용 프로그램이 있습니다 - 사기 감지 − 신용카드를 소지한 사람의 구매 행태가 초기 소유자의 구매 행태와 다릅니다. 신용 카드 회사는 절도를 특

이상 탐지의 목적은 여러 개체와 다른 개체를 발견하는 것입니다. 종종 비정상적인 개체는 데이터의 산점도에서 여러 데이터 포인트에서 멀리 떨어져 있기 때문에 이상값이라고 합니다. 비정상 개체는 기본적으로 예상 또는 일반 속성 값에서 벗어나는 속성 값을 갖기 때문에 이상 탐지를 편차 탐지라고 하거나, 예외 마이닝으로서 예외는 여러 의미에서 예외적이기 때문에 지구, 인간 사회 또는 데이터 그룹의 영역에서 대부분의 이벤트와 개체는 대표적으로 공통 영역 또는 일반 영역입니다. 그러나 다르거나 비범한 대상의 실현 가능성에 대한 예리한 지식을

다음과 같은 다양한 이상 감지 문제가 있습니다. - 이상을 정의하는 데 사용되는 속성의 수 − 개체가 변칙적인지 여부에 대한 질문은 개별 속성에 따라 달라지며 해당 속성에 대한 개체의 값이 변칙적인지 여부에 대한 질문입니다. 개체는 여러 속성을 가질 수 있기 때문에 여러 속성에 대해서는 변칙적인 값을 가질 수 있지만 여러 속성에 대해서는 일반적인 값을 가질 수 있습니다. 또한 개체의 속성 값이 독립적으로 변칙적이지 않더라도 개체는 변칙적일 수 있습니다. 예를 들어 키가 2피트(어린이)이거나 체중이 300파운드인 사람이 있는 것은

통계적 접근 방식은 데이터에 대한 모델이 생성되고 모델에 얼마나 잘 맞는지에 따라 개체가 계산되는 것과 같은 모델 기반 접근 방식입니다. 이상값 감지에 대한 대부분의 통계적 접근 방식은 확률 분포 모델을 개발하고 개체가 해당 모델 아래에 있을 가능성을 고려하는 방법에 따라 다릅니다. 이상치는 데이터의 확률 분포 모델과 관련하여 확률이 낮은 개체입니다. 확률 분포 모델은 사용자 정의 분포의 매개변수를 계산하여 데이터에서 생성됩니다. 따라서 데이터가 가우시안 분포를 갖는다고 가정하면 데이터의 평균과 표준편차를 계산하여 기본 분포의

CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining)은 M&V 방법론을 더욱 표준화하고 에너지 절약을 보다 효율적으로 평가할 수 있는 접근 방식으로 인식되었습니다. 다음과 같은 CRISP-DM의 여러 응용 프로그램이 있습니다 - 비즈니스 이해 − M&V를 돕기 위한 DM 적용 가능성을 만들기 위해 사례 연구로 생물의학 제조 시설을 선택했습니다. 분석 중인 비즈니스에 대한 품질 이해는 프로세스의 모델링 및 평가 단계에서 결과를 실행하는 데 중요했습니다. 이는 프로세스 안내, 학습 프

비트코인 마이닝은 거래 데이터를 인증하고 공개 원장에 삽입하는 프로세스를 정의합니다. 퍼블릭 렛지는 블록 세트를 포함하기 때문에 블록체인이라고 합니다. 비트코인은 어떤 가치를 받는 가상 화폐이며 그 가치는 고정되어 있지 않고 시간에 따라 변합니다. 비트코인 거래를 관리하는 비트코인 ​​감독 기관이 없습니다. 비트코인은 생성을 선언한 사토시 나카모토라는 가명(가명)으로 제작되었으며, 오픈소스 프로그램으로 진행되었습니다. 컴퓨터 화폐의 유일한 종단 간 버전을 사용하면 경제 주체의 충돌 없이 온라인 비용을 한 사람에게서 다른 사람에게

이등분 K-평균 알고리즘은 K개의 클러스터를 획득하고, 일부 포인트 세트를 두 개의 클러스터로 분할하고, 분할할 클러스터 중 하나를 선택하는 등의 간단한 개념에 의존하는 기본 K-평균 알고리즘의 간단한 개발입니다. , K 클러스터가 생성될 때까지 k-평균 알고리즘은 입력 매개변수 k를 생성하고 n개의 개체 집합을 k개의 클러스터로 나누어 결과적으로 클러스터 내 유사성은 높지만 클러스터 간 유추는 낮습니다. 클러스터 유사성은 클러스터의 중심 또는 무게 중심으로 볼 수 있는 클러스터에 있는 개체의 평균값에 대해 평가됩니다. 수단에

Agglomerative Hierarchical clustering은 클러스터에 하위 클러스터가 있고 하위 클러스터가 연속적으로 포함되는 상향식 클러스터링 접근 방식입니다. 클러스터의 모든 객체를 찾는 것으로 시작한 다음 일부 객체가 생성될 때까지 이러한 원자 클러스터를 더 높은 클러스터로 결합합니다. 단일 클러스터에서 또는 명확한 종료 조건이 필요할 때까지. 여러 계층적 클러스터링 접근 방식이 이 유형에 사용됩니다. 클러스터 간 유사성에 대한 설명에서만 구별됩니다. 예를 들어 AGNES(Agglomerative Nesting)라

계층적 클러스터링 접근 방식은 데이터 개체를 클러스터 트리로 병합하여 작동합니다. 계층적 클러스터링 알고리즘은 하향식 또는 상향식입니다. 정확한 계층적 클러스터링 기술의 특징은 병합 또는 분할 결정이 완료되어 조정을 수행하지 못하기 때문에 퇴화됩니다. 다음과 같은 계층적 클러스터링의 다양한 요소가 있습니다 - 글로벌 목적 기능의 부족 응집적 계층적 클러스터링 방법은 여러 요소를 사용하여 각 단계에서 어떤 클러스터를 병합해야 하는지(또는 분할 접근 방식을 위해 분할해야 하는지를 로컬로 결정합니다. 이 방법은 복잡한 조합 최적

K-평균 K-평균 클러스터링은 분할 알고리즘입니다. K-means는 데이터 세트의 각 데이터를 형성된 새 클러스터 중 하나로만 재생성합니다. 데이터 또는 데이터 포인트는 거리 또는 유사도 측정을 사용하여 인접 클러스터에 할당됩니다. k-means에서 객체는 가장 가까운 중심에 생성됩니다. 연결할 수 없는 제약 조건을 정의할 수 있으며 k-means의 중심 할당 프로세스를 가장 가까운 적용 가능한 중심 할당으로 수정합니다. 개체가 순서대로 중심에 생성될 때 각 단계에서 할당을 제공할 수 있으며 지금까지 일부 연결 불가 제약 조

다음은 클러스터 분석에 큰 영향을 미칠 수 있는 데이터의 몇 가지 특성이며 다음과 같습니다. - 고차원 − 고차원 데이터 세트에서는 단위 부피당 몇 개의 점인 밀도의 전통적인 유클리드 개념이 중요해집니다. 다차원이 증가할수록 부피도 점점 커지는 것으로 생각되며, 다차원과 함께 여러 점이 기하급수적으로 늘어나지 않는 한 밀도는 0이 되는 경향이 있다고 생각됩니다. 또한 고차원 영역에서 더 균일해지도록 근접 영향을 줄 수 있습니다. 이 사실을 고려하는 또 다른 방법은 두 점 사이의 근접성에 기여하는 차원(속성)이 더 많아 근접성을

물리적 또는 추상적인 개체 집합을 동일한 개체의 클래스로 결합하는 프로세스를 클러스터링이라고 합니다. 클러스터는 동일한 클러스터 내에서 서로 동일하고 다른 클러스터의 개체와 다른 데이터 개체 집합입니다. 데이터 개체의 클러스터는 여러 응용 프로그램에서 집합적으로 하나의 그룹으로 간주될 수 있습니다. 클러스터 분석은 필수적인 인간 활동입니다. 클러스터 분석은 이러한 레코드에 대해 수행된 다양한 측정에 따라 동일한 레코드의 그룹 또는 클러스터를 형성하는 데 사용됩니다. 핵심 설계는 분석 목적에 유용할 수 있는 방식으로 클러스터를 정의

클러스터링 알고리즘에는 다음과 같은 다양한 특성이 있습니다. - 주문 의존성 − 여러 알고리즘의 경우 생성된 클러스터의 기능과 수는 데이터가 처리되는 순서에 따라 극적으로 달라질 수 있습니다. 이러한 알고리즘을 방지하는 것이 바람직해 보일 수 있지만 때로는 순서 종속성이 연관적으로 미미하거나 알고리즘에 몇 가지 바람직한 기능이 있을 수 있습니다. 비결정론 − K-평균을 포함한 클러스터링 알고리즘은 순서에 의존하지 않지만 무작위 선택이 필요한 초기화 단계를 기반으로 하기 때문에 각 실행에 대해 여러 결과를 만듭니다. 클러스터의 기

프로토타입 기반 클러스터링에서 클러스터는 일부 객체가 다른 클러스터의 프로토타입보다 클러스터를 나타내는 프로토타입에 더 가까운 객체 그룹입니다. 클러스터의 프로토타입으로 클러스터에 있는 요소의 중심이 필요한 간단한 프로토타입 기반 클러스터링 알고리즘입니다. 프로토타입 기반 클러스터링에는 다음과 같은 다양한 접근 방식이 있습니다. - 개체는 둘 이상의 클러스터에 속할 수 있습니다. 또한 개체는 약간의 가중치를 가진 각 클러스터에 속합니다. 이러한 방법은 일부 개체가 여러 클러스터 프로토타입에 유사하게 가깝다는 사실을 해결합니다

SOM은 Self-Organizing Feature Map을 나타냅니다. 클러스터링 및 데이터 시각화 접근 방식은 신경망 관점에 따라 다릅니다. SOM의 목적은 중심 집합(SOM 용어의 참조 벡터)을 발견하고 해당 개체의 최상의 근접성을 지원하는 중심에 대한 데이터 집합의 각 개체를 만드는 것입니다. 신경망 방법에는 각 중심과 관련된 하나의 뉴런이 있습니다. 증분 K-평균과 마찬가지로 데이터 개체는 한 번에 하나씩 단계적으로 진행되고 가장 가까운 중심이 새로 고쳐집니다. K-평균과 달리 SOM은 중심에 지형 시퀀싱을 부과하고 인근

SOM은 자체 구성 기능 맵을 나타냅니다. 클러스터링 및 데이터 시각화 기술은 신경망 관점에 따라 다릅니다. SOM의 신경망 기반에 관계없이 프로토타입 기반 클러스터링의 변경 맥락에서 최소한으로 제시됩니다. SOM의 알고리즘은 다음과 같습니다 - 중심을 초기화합니다. 반복 다음 개체를 선택하십시오. 물체에 가장 가까운 중심을 결정합니다. 이 중심과 가까운, 즉 특정 이웃에 있는 중심을 새로 고칩니다. 중심이 많이 변경되지 않거나 임계값이 공간을 벗어날 때까지 가장 가까운 중심에 각 개체를 만들

연관 분석 알고리즘은 엄청난 수의 패턴을 만들 가능성이 있습니다. 예를 들어, 데이터 세트에는 6개의 항목만 포함되지만 특정 지원 및 신뢰 임계값에서 최대 수천 개의 연관 규칙을 생성할 수 있습니다. 실제 화폐 데이터베이스의 크기와 차원이 클 수 있기 때문에 수천 또는 수백만 개의 패턴으로 쉽게 끝날 수 있으며 그 중 일부는 흥미롭지 않습니다. 한 사람의 쓰레기가 다른 사람의 보물이 될 수 있기 때문에 가장 흥미로운 것이 사소한 서비스가 아니라는 것을 패턴을 통해 분석하는 것입니다. 연관 패턴의 품질을 계산하기 위해 잘 받아들여진

그래프 동형 문제를 처리하는 표준 방법은 각 그래프를 해당 코드 또는 표준 레이블이라고 하는 특정 문자열 표현으로 매핑하는 것입니다. 표준 레이블에는 두 그래프가 동형이므로 코드가 같아야 하는 속성이 있습니다. 이 속성을 사용하면 그래프의 표준 레이블을 분석하여 그래프 동형을 테스트할 수 있습니다. 그래프의 표준 레이블을 구축하기 위한 첫 번째 단계는 그래프에 대한 인접 행렬 설명을 찾는 것입니다. 주어진 그래프에 대한 그러한 행렬의 인스턴스를 보여줍니다. 인접 행렬의 꼭짓점을 정렬하는 여러 방법이 있기 때문에 그래프는 하나 이상