Классификация элементов последовательности на N классов

@SharpProg · Регистрация: 24.01.2017

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

У меня есть задача классификации элементов на N классов. Проблема в том, что, строго говоря, эти классы нейросеть должна сама обозначить.
Я знаю, что мою последовательность можно разделить, скажем, на два класса (положительные и отрицательные числа). Нейросеть же может сама решить, что ей удобнее, и разделить такую последовательность на классы (чётные и нечётные), в итоге всё равно ответ будет корректным. Как это можно запрограммировать с помощью tensorflow или keras?

@passant · 05.06.2019, 20:33

Ваша задача называется многоклассовая кластеризация. Довольно хорошо изучена. Гуглите.

@SharpProg · 06.06.2019, 11:10 **[ТС]**

Погуглил. Есть только многоклассовая классификация. Но там же должно быть известно какие данные к каким классам относятся.
Самоорганизующиеся карты Кохонена - что-то похоже на то что мне нужно, но я не понял как это применять к моей задаче.

@passant · 07.06.2019, 01:48

Элементарный k-means бьет на столько кластеров, сколько закажете, но есть ряд разной степени формализации процедур по выбору количества кластеров. Иерархическая кластеризация, DBScan - да по сути все методы кластеризации (в отличии от классификации) - многоклассовые. И почти под каждый есть свой метод в scikit-learn.

@VTsaregorodtsev · 11.06.2019, 15:54

Сообщение от SharpProg

Самоорганизующиеся карты Кохонена - что-то похоже на то что мне нужно, но я не понял как это применять к моей задаче.

Никак, карты Кохонена задачу кластеризации не решают. Её будет потом решать человек (глазами) или иной субъективный=эмпирический алгоритм, анализируя полученную от карты информацию (число примеров, попавших в каждый нейрон, расстояния между нейронами,..) - и некоторому кластеру в итоге вполне может соответствовать два и более нейронов карты.

Сообщение от SharpProg

Проблема в том, что, строго говоря, эти классы нейросеть должна сама обозначить.

Проблема в том, что Вы скорее всего не поглядели на Ваши многомерные данные - и не знаете, какой формы там могут быть кластера.
Ибо каждый метод кластеризации - явно или неявно закладывает какие-то предположения о форме кластера, т.е. имеет границы, в которых может/будет работать хорошо. А если Вы выберете алгоритм методом случайного тыка, а он под Ваши данные (под законы распределения и т.д.) заточен не будет...

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Отчёт о затраченных материалах за определенный период с макетом печатной формы Maks 21.04.2026 Отчёт из решения ниже размещён в конфигурации КА2. Задача: разработка отчёта по затраченным материалам за определённый период, с возможностью вывода печатной формы отчёта с шапкой и подвалом. В. . .	Отчёт о спецтехнике находящейся в ремонте Maks 20.04.2026 Отчёт из решения ниже размещен в конфигурации КА2. Задача: отобразить спецтехнику, которая на данный момент находится в ремонте. Есть нетиповой документ "Заявка на ремонт спецтехники" который. . .	Памятка для бота и "визитка" для читателей "Semantic Universe Layer (Слой семантической вселенной)" Hrethgir 19.04.2026 Сгенерировано для краткого описания по случаю сборки и компиляции скелета серверного приложения. И пусть после этого скажут, что статьи сгенерированные AI - туфта и не интересно. И это не реклама -. . .	Запрет удаления строк ТЧ документа при определённом условии Maks 19.04.2026 Алгоритм из решения ниже реализован на примере нетипового документа "Аккумуляторы", разработанного в конфигурации КА2. У данного документа есть ТЧ, в которой в зависимости от прав доступа. . .
Модель заражения группы наркоманов alhaos 17.04.2026 Условия задачи сформулированы тут Суть: - Группа наркоманов из 10 человек. - Только один инфицирован ВИЧ. - Колются одной иглой. - Колются раз в день. - Колются последовательно через. . .	Мысли в слух. Про "навсегда". kumehtar 16.04.2026 Подумалось тут, что наверное очень глупо использовать во всяких своих установках понятие "навсегда". Это очень сильное понятие, и я только начинаю понимать край его смысла, не смотря на то что давно. . .	My Business CRM MaGz GoLd 16.04.2026 Всем привет, недавно возникла потребность создать CRM, для личных нужд. Собственно программа предоставляет из себя базу данных клиентов, в которой можно фиксировать звонки, стадии сделки, а также. . .	Знаешь почему 90% людей редко бывают счастливыми? kumehtar 14.04.2026 Потому что они ждут. Ждут выходных, ждут отпуска, ждут удачного момента. . . а удачный момент так и не приходит.

@SharpProg 7 / 7 / 1 Регистрация: 24.01.2017 Сообщений: 229

	Классификация элементов последовательности на N классов 04.06.2019, 15:35. Показов 1289. Ответов 4 Метки нет (Все метки) У меня есть задача классификации элементов на N классов. Проблема в том, что, строго говоря, эти классы нейросеть должна сама обозначить. Я знаю, что мою последовательность можно разделить, скажем, на два класса (положительные и отрицательные числа). Нейросеть же может сама решить, что ей удобнее, и разделить такую последовательность на классы (чётные и нечётные), в итоге всё равно ответ будет корректным. Как это можно запрограммировать с помощью tensorflow или keras? 0

@passant 578 / 411 / 69 Регистрация: 09.01.2018 Сообщений: 1,363
	05.06.2019, 20:33
	Ваша задача называется многоклассовая кластеризация. Довольно хорошо изучена. Гуглите. 1

@SharpProg 7 / 7 / 1 Регистрация: 24.01.2017 Сообщений: 229
	06.06.2019, 11:10 [ТС]
	Погуглил. Есть только многоклассовая классификация. Но там же должно быть известно какие данные к каким классам относятся. Самоорганизующиеся карты Кохонена - что-то похоже на то что мне нужно, но я не понял как это применять к моей задаче. 0

@passant 578 / 411 / 69 Регистрация: 09.01.2018 Сообщений: 1,363
	07.06.2019, 01:48
	Элементарный k-means бьет на столько кластеров, сколько закажете, но есть ряд разной степени формализации процедур по выбору количества кластеров. Иерархическая кластеризация, DBScan - да по сути все методы кластеризации (в отличии от классификации) - многоклассовые. И почти под каждый есть свой метод в scikit-learn. 0

Опции темы