Warning: "continue" targeting switch is equivalent to "break". Did you mean to use "continue 2"? in /var/www/vhosts/nadiran.com/vua.nadiran.com/wp-content/themes/suffusion/functions/media.php on line 669

Warning: "continue" targeting switch is equivalent to "break". Did you mean to use "continue 2"? in /var/www/vhosts/nadiran.com/vua.nadiran.com/wp-content/themes/suffusion/functions/media.php on line 674

Warning: "continue" targeting switch is equivalent to "break". Did you mean to use "continue 2"? in /var/www/vhosts/nadiran.com/vua.nadiran.com/wp-content/themes/suffusion/functions/media.php on line 687

Warning: "continue" targeting switch is equivalent to "break". Did you mean to use "continue 2"? in /var/www/vhosts/nadiran.com/vua.nadiran.com/wp-content/themes/suffusion/functions/media.php on line 692

Warning: "continue" targeting switch is equivalent to "break". Did you mean to use "continue 2"? in /var/www/vhosts/nadiran.com/vua.nadiran.com/wp-content/themes/suffusion/functions/media.php on line 697
خلاصه مباحث تدریس یار خوشه بندی – مهندس برادران – 92/08/25 » باشگاه دانشجویی کارشناسی ارشد دانشگاه امیرکبیر
Warning: Declaration of Suffusion_MM_Walker::start_el(&$output, $item, $depth, $args) should be compatible with Walker_Nav_Menu::start_el(&$output, $item, $depth = 0, $args = NULL, $id = 0) in /var/www/vhosts/nadiran.com/vua.nadiran.com/wp-content/themes/suffusion/library/suffusion-walkers.php on line 0
Nov 162013
 

تمرین مهلت : ۴ آذر
GMM
پیاده سازی k-means
جواب خروجی های k-means بردار وزن ، کواریانس ، را به GMM می دهیم

 

روش PCA ( Pricipal Component Analysis)
یکی از روش های کاهش بعد هست

وقتی ابعد زیادی داریم باید از روش کاهش بعد استفاده کنیم
مثلا ۳ تا بعد را نسبت به هم رسم کنیم که حالت های خیلی زیادی می شود.

یا اینکه به صورت رندوم چند مولفه را حذف کنیم !!!

یا اینکه مولفه هایی را نگه داریم که بیشترین تاثیر گذاری را دارد

پس PCA روشی است که کاربرد های ( کاهش بعد ، فشرده سازی ، استخراج ویژگی ،تصویر سازی ) دارد

دو تعریف رایج برای PCA که الگوریتم یکسانی دارد :

تعریف ۱ : داده ها را در یک زیر فضا تصویر کنیم به طوری که هدفی آن واریانس داده های تصویر شده بیشینه باشد

تعریف ۲ : تصویر خطی که فاصله تصویر میانگین فاصله های مجذور شده بین نقاط داده های و تصویرهایشان ، کمینه شود.

Clustering-pca
داده های اصلی داده های قرمز رنگ هستند
از این داده های قرمز رنگ تصویری رسم می کنیم که نقاط سبز بدست می آید

با تعریف اول : نقاط سبز از هم بیشترین فاصله را داشته باشند
با تعریف دوم : مجموع خط های آبی رنگ کمترین باشد

Clustering-pca-formula-maximum-variance

فرمولاسیون ماکزیمم واریانس :

این فرمولاسیون مطابق با تعریف اول است .
مثلا ما ۱۰۰ تا داده ۴ بعدی داریم
N=100
D=4
می خواهیم واریانس تصویر داده ها حداکثر شود
در ابتدا فرض می کنیم که داده ها را در یک بعد بهینه می خواهیم تصویر کنیم

اندازه بردار اهمیتی ندارد ، جهت بردار مهم است
پس قیدی می گذاریم : Norm بردار u1 باید ۱ شود
یا اول از کل داد ه ها میانگین بگیریم بعد تصویر کنیم
میانگین داده ها ی تصویر شده را بدست آوردیم

S ماتریس کواریانس
u هم بردار
حتما این اسلاید ها را مطالعه کنید

 Leave a Reply

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

(required)

(required)


four + = 8

با کلیک روی آگهی زیر مبلغ 400 ریال به حساب من واریز می گردد

با کلیک روی آگهی زیر مبلغ 1000 ریال به حساب من واریز می گردد