gaspersic/freeCodeCamp
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Projects Releases Wiki Activity

improve translation of key terms, sentences (#27805)

Browse Source 
changed some key terms to more appropriate terms in Russian, rewrote sentence structure
This commit is contained in:
Mariya
2019-02-08 15:07:19 +01:00
committed by Gregory Gubarev
parent 67477731b1
commit 1b897a26c0
1 changed files with 10 additions and 10 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

18
guide/russian/machine-learning/clustering-algorithms/index.md
View File

@@ -8,30 +8,30 @@ localeTitle: Алгоритмы кластеризации
* Каждый кластер содержит похожие объекты * Каждый кластер содержит похожие объекты
* Объекты, которые не принадлежат к тем же кластерам, не похожи * Объекты, которые не принадлежат к тем же кластерам, не похожи
Алгоритмы кластеризации помогают находить структуру в коллекции немаркированных данных и попадают в категорию неконтролируемого обучения. Алгоритмы кластеризации помогают находить структуру в коллекции немаркированных данных и попадают в категорию обучения без учителя.
Трудность заключается в определении меры подобия, которая может отделять данные так, как вы хотите. Например, группу лиц можно разделить по полу, цвету волос, весу, расе и т. Д. Трудность заключается в определении меры подобия, которая может отделять данные так, как вы хотите. Например, группу лиц можно разделить по полу, цвету волос, весу, расе и т. Д.
Алгоритмы кластеризации имеют задачу группировки набора объектов таким образом, что объекты в одной и той же группе (называемые кластером) более схожи (в том или ином смысле) друг с другом, чем с другими группами (кластерами). Это основная задача поискового анализа данных и общий метод анализа статистических данных. Он используется во многих областях, включая компьютерное обучение, распознавание образов, анализ изображений, поиск информации, биоинформатику, сжатие данных и компьютерную графику. Алгоритмы кластеризации группируют набор объектов таким образом, что объекты в одной и той же группе (кластере) более схожи (в том или ином смысле) друг с другом, чем с другими группами (кластерами). Это основная задача поискового анализа данных и общий метод анализа статистических данных. Он используется во многих областях, включая компьютерное обучение, распознавание образов, анализ изображений, поиск информации, биоинформатику, сжатие данных и компьютерную графику.
Некоторые приложения алгоритмов кластеризации включают в себя: Некоторые приложения алгоритмов кластеризации включают в себя:
* Группировка потребителей в соответствии с их схемами покупки * Группировка потребителей в соответствии с их паттернами покупки
* Группировка фотографий животных того же типа вместе * Группировка фотографий животных одного вида
* Классификация документов разных типов * Классификация документов разных типов
## Типы алгоритмов кластеризации: ## Типы алгоритмов кластеризации:
1. Кластеризация на основе соединений (иерархическая кластеризация) 1. Кластеризация на основе соединений (иерархическая кластеризация)
2. Кластеризация на основе центра или точки (кластеризация k-означает) 2. Кластеризация на основе центра или точки (кластеризация k-средних)
3. Кластеризация на основе распространения 3. Кластеризация на основе распределения
4. Кластеризация на основе плотности 4. Кластеризация на основе плотности
Некоторые примеры алгоритмов кластеризации: Некоторые примеры алгоритмов кластеризации:
1. Алогермирующая кластеризация 1. Аггломерирующая кластеризация
2. Кластеризация K-средних 2. Кластеризация K-средних
3. Кластеризация K-mediods 3. Кластеризация K-медоидов
4. Кластеризация разделов 4. Кластеризация разделов
### Иерархическая кластеризация ### Иерархическая кластеризация
@@ -46,7 +46,7 @@ localeTitle: Алгоритмы кластеризации
## Специальные алгоритмы кластеризации ## Специальные алгоритмы кластеризации
### Кластеризация K-сред ### Кластеризация K-средних
Алгоритм K-средних является популярным алгоритмом кластеризации, поскольку он относительно прост и быстр, в отличие от других алгоритмов кластеризации. Алгоритм определяется следующим образом: Алгоритм K-средних является популярным алгоритмом кластеризации, поскольку он относительно прост и быстр, в отличие от других алгоритмов кластеризации. Алгоритм определяется следующим образом: