Ո՞րն է տարբերությունը հիերարխիկ կլաստավորման և անտառների պատահական դասակարգման միջև:


պատասխանել 1:

Առաջին կլաստավորումը անլար ML ալգորիթմ է, որն աշխատում է չարտոնված տվյալների հետ: Պատահական անտառը վերահսկվող ուսուցման ալգորիթմ է, որն աշխատում է պիտակավորված տվյալների հետ (ինչպես ռեգրեսիա, այնպես էլ դասակարգում):

Երկրորդ, այդպես են աշխատում

Հիերարխիկ կլաստերի խմբավորումը տվյալները ներկայացնում է հիերարխիաների երկու եղանակով ՝ վերևից ներքև և ներքևից վեր:

Վերևից ներքև - Մենք սկսում ենք կլաստերից (որը պարունակում է բոլոր տվյալները) և իջնում: Դրանով, նորից ստեղծվում է նոր կլաստեր, որը առնվազն համապատասխանում է այլ տվյալների հետ յուրաքանչյուր քայլի, մինչև որ յուրաքանչյուր տվյալների կետի համար ունենանք կլաստեր:

Ներքևի մասում. Մենք սկսում ենք n կլաստերով `n տվյալների կետերի համար, այնուհետև յուրաքանչյուր անգամ յուրաքանչյուր քայլափոխի առավելագույն նմանությամբ 2 կլաստեր համատեղել մեկ մեկի հետ:

Ինչպե՞ս է պատահական անտառն աշխատում

सौरभ Սինգհի պատասխանը ՝ Ինչպե՞ս է պատահական անտառը աշխատում հետընթացի համար: