Что вы знаете об алгоритме агломеративной кластеризации?
Агломеративная кластеризация — это метод иерархической кластеризации, при котором кластеры постепенно объединяются. Алгоритм начинается с того, что каждый объект рассматривается как отдельный кластер. На каждом шаге объединяются два кластера, для которых метрика объединения показывает максимальное улучшение. Процесс продолжается до тех пор, пока объединение остаётся выгодным по выбранному критерию.
Этот подход часто используется, когда необходимо получить иерархическую структуру кластеров. Преимущество алгоритма заключается в его гибкости: он не требует предположений о количестве кластеров и может работать с любой метрикой сходства.
Однако у метода есть и недостатки: базовая реализация имеет высокую вычислительную сложность, особенно на больших наборах данных. Чтобы снизить сложность, применяются различные оптимизации, например, аддитивные свойства метрик и выборочные пересчёты значений для уменьшения количества операций.
На практике агломеративная кластеризация применяется в задачах, где данные не обязательно находятся в метрическом пространстве, например, при работе с текстами или графами, где сходства между объектами могут быть асимметричными или разреженными.
Что вы знаете об алгоритме агломеративной кластеризации?
Агломеративная кластеризация — это метод иерархической кластеризации, при котором кластеры постепенно объединяются. Алгоритм начинается с того, что каждый объект рассматривается как отдельный кластер. На каждом шаге объединяются два кластера, для которых метрика объединения показывает максимальное улучшение. Процесс продолжается до тех пор, пока объединение остаётся выгодным по выбранному критерию.
Этот подход часто используется, когда необходимо получить иерархическую структуру кластеров. Преимущество алгоритма заключается в его гибкости: он не требует предположений о количестве кластеров и может работать с любой метрикой сходства.
Однако у метода есть и недостатки: базовая реализация имеет высокую вычислительную сложность, особенно на больших наборах данных. Чтобы снизить сложность, применяются различные оптимизации, например, аддитивные свойства метрик и выборочные пересчёты значений для уменьшения количества операций.
На практике агломеративная кластеризация применяется в задачах, где данные не обязательно находятся в метрическом пространстве, например, при работе с текстами или графами, где сходства между объектами могут быть асимметричными или разреженными.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from fr
