EMThe EM clustering scheme generate

EM

The EM clustering scheme generates probabilistic descriptions of the clusters in terms of mean and standard deviation for the numeric attributes and value counts (incremented by 1 and modified with a small value to avoid zero probabilities) for the nominal ones. In "Classes to clusters" evaluation mode this algorithm also outputs the log-likelihood, assigns classes to the clusters and prints the confusion matrix and the error rate, as shown in the example below.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

EM

EM โครงร่างระบบคลัสเตอร์สร้าง probabilistic คำอธิบายของกลุ่มค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับแอททริบิวต์ที่เป็นตัวเลขและนับจำนวนค่า (เซิร์ฟเวอร์ 1 และปรับเปลี่ยน ด้วยค่าขนาดเล็กเพื่อหลีกเลี่ยงกิจกรรมศูนย์) สำหรับระบุ ในโหมดการประเมิน "เรียนกับกลุ่ม" อัลกอริทึมนี้ยังแสดงผลล็อกโอกาส กำหนดชั้นเรียนคลัสเตอร์ และพิมพ์เมทริกซ์สับสนและอัตราผิดพลาด ดังที่แสดงในตัวอย่างด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

EM โครงการการจัดกลุ่ม EM สร้างรายละเอียดความน่าจะเป็นของกลุ่มในแง่ของการเบี่ยงเบนความหมายและมาตรฐานสำหรับคุณลักษณะที่เป็นตัวเลขและการนับค่า (เพิ่มขึ้นทีละ 1 และการแก้ไขด้วยค่าขนาดเล็กเพื่อหลีกเลี่ยงการเป็นศูนย์ความน่าจะเป็น) สำหรับคนที่น้อย ใน "ชั้นเรียนกับกลุ่ม" โหมดการประเมินผลขั้นตอนวิธีนี้ยังผลเข้าสู่ระบบความเป็นไปได้, กำหนดชั้นเรียนกับกลุ่มและพิมพ์เมทริกซ์ความสับสนและอัตราความผิดพลาดดังที่แสดงในตัวอย่างด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เอ็ม

EM สำหรับโครงการสร้างคำอธิบายการของกลุ่มในแง่ของค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และค่าแอตทริบิวต์ตัวเลขนับ ( สั่ง 1 และดัดแปรค่าขนาดเล็กเพื่อหลีกเลี่ยงการศูนย์ความน่าจะเป็น ) สำหรับคนปกติ ในชั้น " ให้กลุ่ม " โหมดการประเมินผลอัลกอริทึมนี้ยังแสดงผลบันทึกโอกาสกำหนดชั้นเรียนเพื่อกลุ่มและพิมพ์สับสนเมทริกซ์และอัตราข้อผิดพลาดดังแสดงในตัวอย่างด้านล่าง