2.4 Cluster AnalysisThe main proble

2.4 Cluster Analysis

The main problem for scaling a CF classifier is the amount of operations involved in
computing distances – for finding the best k-nearest neighbors, for instance. A possi-
ble solution is, as we saw in section 2.2.3, to reduce dimensionality. But, even if we
reduce dimensionality of features, we might still have many objects to compute the
distance to. This is where clustering algorithms can come into play. The same is true
for content-based RS, where distances among objects are needed to retrieve simi-
lar ones. Clustering is sure to improve efficiency because the number of operations
is reduced. However, and unlike dimensionality reduction methods, it is unlikely
that it can help improve accuracy. Therefore, clustering must be applied with care
when designing a RS, measuring the compromise between improved efficiency and
a possible decrease in accuracy.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.4 แบ่งปัญหาหลักสำหรับปรับ CF classifier คือ จำนวนของการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องในคำนวณความยาวมากกว่า – สำหรับ finding สุด k ใกล้บ้าน ตัวอย่าง Possi เป็น-ble โซลูชันได้ ขณะที่เราเห็นในส่วน 2.2.3 เพื่อลด dimensionality แต่ ถ้าเราลด dimensionality ของ นอกจากนี้เรายังอาจมีวัตถุมากจะคำนวณการห่างจากที่พักไป ซึ่งอัลกอริทึมคลัสเตอร์สามารถเข้ามาเล่นได้ เหมือนเป็นความจริงสำหรับเนื้อหาตาม RS ที่ระยะทางระหว่างวัตถุจะต้องดึง simi-lar คน คลัสเตอร์มีการปรับปรุง efficiency เนื่องจากหมายเลขของการดำเนินงานจะลดลง อย่างไรก็ตาม และแตกต่าง จาก วิธีการลด dimensionality ก็ไม่น่าสามารถช่วยปรับปรุงความแม่นยำ ดังนั้น คลัสเตอร์ต้องถูกประยุกต์ใช้กับการดูแลเมื่อมีการออกแบบ RS วัดประนีประนอมระหว่างปรับปรุง efficiency และลดลงได้ในความถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.4 คลัสเตอร์การวิเคราะห์ปัญหาหลักสำหรับการปรับเอ้อไฟ CF จัดประเภทเป็นจำนวนเงินของการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องในการคำนวณระยะทาง - สำหรับสาย nding ที่ดีที่สุด k เพื่อนบ้านใกล้ที่สุดตัวอย่างเช่น possi- แก้ปัญหาเบิ้ลเป็นอย่างที่เราเห็นในส่วน 2.2.3 เพื่อลดมิติ แต่แม้ว่าเราจะลดมิติของคุณสมบัติที่เรายังอาจจะมีวัตถุจำนวนมากในการคำนวณระยะทางที่ นี่คือขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มที่สามารถเข้ามาเล่น เช่นเดียวกับอาร์เอสสำหรับเนื้อหาตามที่ระยะทางระหว่างวัตถุที่มีความจำเป็นในการเรียก simi- คน LAR การจัดกลุ่มเพื่อให้แน่ใจว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพในสาย EF เพราะจำนวนของการดำเนินงานจะลดลง อย่างไรก็ตามและแตกต่างจากวิธีการลดมิติก็ไม่น่าที่จะสามารถช่วยปรับปรุงความถูกต้อง ดังนั้นการจัดกลุ่มจะต้องใช้ด้วยความระมัดระวังเมื่อออกแบบอาร์เอสวัดประนีประนอมระหว่างการปรับปรุงประสิทธิภาพในสาย EF และลดลงเป็นไปได้ในความถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.4 การวิเคราะห์กลุ่ม

ปัญหาหลักสำหรับการโฆษณา classi จึงเอ้อคือปริมาณงานที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์และระยะทางในการส่ง
จึงเพื่อนบ้านละดีที่สุดสำหรับอินสแตนซ์ เป็น possi -
จ โซลูชั่น ตามที่เราเห็นในส่วน 2.2.3 ลด dimensionality . แต่ , ถ้าเรา
ลด dimensionality คุณลักษณะ เราอาจจะยังมีวัตถุเพื่อหา
ระยะทาง .นี้เป็นขั้นตอนวิธีที่สามารถเข้ามาเล่น เดียวกันเป็นจริง
สำหรับเนื้อหาอาร์เอส ซึ่งระยะทางระหว่างวัตถุจะต้องดึง มิ -
ล้าคน การจัดกลุ่มเพื่อให้แน่ใจว่าปรับปรุงประสิทธิภาพ EF จึงเพราะงาน
จะลดลง อย่างไรก็ตาม และแตกต่างจากวิธีการลด dimensionality มันยาก
ที่สามารถช่วยปรับปรุงความถูกต้อง ดังนั้นการแบ่งกลุ่ม ต้องใช้ด้วยความระมัดระวัง
เมื่อออกแบบ RS , วัดและปรับปรุงประสิทธิภาพการประนีประนอมระหว่าง EF จึงลดลงเป็นไปได้

ความถูกต้อง .