Przejdź do treści

klasteryzacja

Ocena jakości modelu segmentacyjnego

9 lutego 202617 listopada 2019 przez Mateusz Grzyb
silhouette score, purity score, inertia, grupowanie, klasteryzacja, segmentacja

Czy wynik algorytmu działającego „bez nadzoru” można ocenić? I czy „bez nadzoru” zawsze oznacza: bez miary jakości?

Dowiedz się więcej

Kategorie grupowanie Tagi grupowanie, inertia, klasteryzacja, purity score, segmentacja, silhouette score

Jak ocenić potencjał zbioru przed grupowaniem?

9 lutego 20262 listopada 2019 przez Mateusz Grzyb
statystyka hopkinsa, segmentacja, statystyka, grupowanie, klastrowanie

Praca przy grupowaniu rozpoczyna się tak naprawdę już na etapie przygotowywania zbioru. Podczas selekcji zmiennych warto wiedzieć jak mierzyć ich wpływ na potencjał naszej ABT.

Dowiedz się więcej

Kategorie grupowanie Tagi grupowanie, klasteryzacja, segmentacja, statystyka, statystyka hopkinsa 2 komentarze

Grupowanie hierarchiczne – praktyka

9 lutego 202615 marca 2019 przez Mateusz Grzyb
analiza skupień, grupowanie, klasteryzacja, klastry, klastrowanie, grupowanie

W pierwszym wpisie na temat grupowania hierarchicznego skupiłem się na omówieniu podstawowych pojęć i teoretycznym wprowadzeniu. Dziś kolej na część praktyczną.

Dowiedz się więcej

Kategorie grupowanie Tagi analiza skupień, grupowanie, klasteryzacja, klastrowanie, klastry Jeden komentarz

Grupowanie hierarchiczne – wprowadzenie teoretyczne

9 lutego 202628 lutego 2019 przez Mateusz Grzyb
klastrowanie hierarchiczne, klastrowanie wstępujące, aglomeracyjne, zstępujące, grupowanie, analiza skupień

Po krótkim wstępie do problemu grupowania dziś biorę na tapetę pierwszą grupę algorytmów grupujących – algorytmy hierarchiczne.

Dowiedz się więcej

Kategorie grupowanie Tagi analiza skupień, Data Mining, Data Science, grupowanie, grupowanie hierarchiczne, klasteryzacja, klastrowanie

Wstęp do problemu grupowania

9 lutego 202621 lutego 2019 przez Mateusz Grzyb
grupowanie, klasteryzacja, analiza skupień, data mining

Ten wpis jest wstępem do dość specyficznego problemu, z jakim spotykamy się w uczeniu maszynowym – problemu grupowania obserwacji.

Dowiedz się więcej

Kategorie grupowanie Tagi analiza skupień, Data Mining, Data Science, grupowanie, klasteryzacja
© 2026 Mateusz Grzyb