Лекция 6 (Обучение без учителя - понижение размерности и кластеризация)

Лекцию читает: Кацман Виктор Игоревич Данная лекция в начале содержит последних 5 слайдов прошлой лекции () Ссылка на презентацию: 00:00 Начало лекции 00:19 Типы машинного обучения и его цели 05:58 Задача снижение размерности 08:52 Метод выделения главных компонент PCA. Подбор числа компонент 15:23 Примеры сокращения размерности 17:32 Алгоритм стохастического вложения соседей (SNE) 24:28 SME. Подбор параметров в оценке расстояния 31:00 t-SNE. Улучшение SNE 35:02 Примеры сокращения размерности с t-SNE 37:31 Анализ поведения данных. Карты данных. 41:25 Кластеризация 44:56 Алгоритмы кластеризация. K-means/K-medians 49:17 Классификация кластеризации 50:29 Иерархическая кластеризация. Агломеративный алгоритм 51:49 Нечеткая кластеризация. C-means 54:05 DBScan (Density-based spatial clustering of applications with noise) 56:36 RNSC (Restricted Neighborhood Search Clustering) 58:33 MCL (Ma