Comments 4
Понятно, что статья для чайников, но вот я лично, если бы не знал, что такое k-means, прочтя статью, ничерта бы не понял.
А чего тут не понять.
По тексту статьи
1 шаг — произвольный выбор точек
2 шаг — расчет расстояния и присваивание принадлежности
3 шаг — выбор нового центра и возврат к шагу 2 (для случая, когда новый центр отличен от старого более, чем на наперед заданную величину)
По тексту статьи
1 шаг — произвольный выбор точек
2 шаг — расчет расстояния и присваивание принадлежности
3 шаг — выбор нового центра и возврат к шагу 2 (для случая, когда новый центр отличен от старого более, чем на наперед заданную величину)
Моя претензия немного в другом. Во первых, к чему аллюзия к черным дырам? Черная дыра что, носится по галактике в поисках наиболее удобного места? Во-вторых, из этой заметки складывается впечатление, что описанный метод кластеризации является единственным и неповторимым, только метрики можно менять, хотя даже их роль не раскрыта. Более того, описанный вами метод K-средних имеет ряд нюансов, которые нужно учитывать и о которых обязательно нужно информировать читателя, раз уж вы сочли нужным заострить внимание на нормализации переменных. В первую очередь — это полное отсутствие гарантий того, что, что центроиды не застрянут в локальных минимумах. Другими словами, далеко не факт, что запустив алгоритм на данных, где глазками видны два кластера, вы на выходе получите центроиды для видимых кластеров. Далее, форма кластеров также лимитирует применимость метода, поскольку если у вас в данных найдется «длинный» кластер, то он будет просто напросто «порезан» на кусочки и такая сегментация затруднит дальнейшую интерпретацию.
В общем и целом, я бы на вашем месте подошел бы с другого конца к написанию статей для новичков, а то придете в банк, а вам кредит не дадут, потому что клерк прогнал ваши данные через кластерный анализ и счел вас неплатежеспособным, хотя это может быть далеко от истины.
В общем и целом, я бы на вашем месте подошел бы с другого конца к написанию статей для новичков, а то придете в банк, а вам кредит не дадут, потому что клерк прогнал ваши данные через кластерный анализ и счел вас неплатежеспособным, хотя это может быть далеко от истины.
Согласен с Вашими замечаниями.
1) Черные дыры мог бы выкинуть, было такое желание. Но… это перевод, хотелось сохранить мысль автора, что черная дыра для галактики — это центроид для кластерного анализа
2) Эта статья, действительно, для новичков, это скажем первое знакомство.
По теме кластерного анализа, можно дать ссылку прямо сюда и особо не париться. Но для первого знакомства с самой темой считаю, что статья корректна
1) Черные дыры мог бы выкинуть, было такое желание. Но… это перевод, хотелось сохранить мысль автора, что черная дыра для галактики — это центроид для кластерного анализа
2) Эта статья, действительно, для новичков, это скажем первое знакомство.
По теме кластерного анализа, можно дать ссылку прямо сюда и особо не париться. Но для первого знакомства с самой темой считаю, что статья корректна
Sign up to leave a comment.
Кластерный анализ (на примере сегментации потребителей) часть 1