Какие существуют алгоритмы классификации данных на координатной плоскости?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

Как это работает?

Некоторые алгоритмы классификации данных на координатной плоскости:

Метод опорных векторов (SVM). habr.com neerc.ifmo.ru Основная идея метода — построение гиперплоскости, которая разделяет объекты выборки оптимальным способом. neerc.ifmo.ru Алгоритм работает в предположении, что чем больше расстояние между разделяющей гиперплоскостью и объектами разделяемых классов, тем меньше будет средняя ошибка классификатора. neerc.ifmo.ru

Алгоритм построения классификатора на основе кластерного анализа данных. dspace.tltsu.ru Классификатор включает в себя параметры центров кластеров, а также для каждого кластера — метку преобладающего класса. dspace.tltsu.ru При классификации исследуемого объекта определяется его принадлежность к одному из кластеров путём расчёта расстояния от объекта до центра кластеров. dspace.tltsu.ru

Бинарная полиномиальная логистическая регрессия. www.dmitrymakarov.ru Идея метода — использование полинома внутри сигмоиды и создание нелинейной границы между двумя классами. www.dmitrymakarov.ru

datascience.stackexchange.com

Найти в Поиске

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Как это работает?