이것은 클러스터입니다. 마치 다차원 공간의 물체가 3차원 공간에서 그런 덩어리로 결합된 것처럼 보입니다 . 그래서 100-500차원 데이터를 3차원 형태로 보고 어떻게든 평가할 수 있습니다. 구조
대상은 이 섬의 수에 따라야 하지 않을까요? 이 시각화의 품질 평가를 이해할 수 없습니다.
여기에서 색상을 어떻게든 설정해야 합니다. 뒷면은 검정색이고 나머지는 1,2,3입니다. 이것을 색상으로 변환하는 방법은 무엇입니까?
target <- as .factor(target) # target нужен для того чтобы окрасить точки в цвет целевой
scatter3d(x = um.res[, 1 ],
y = um.res[, 2 ],
z = um.res[, 3 ],
groups = target,
grid = FALSE,
surface = FALSE,
ellipsoid = FALSE,
bg.col = "black" )
여기 사진이 있습니다
이러한 이익 그래프를 제공합니다
어떻게 화면을 만들어서 저렇게 저장하고 그냥 백지에서 불러오기만 하면 모델이 나올까요?
예
이러한 얼룩을 해석하는 방법은 다음과 같습니다.
이것은 클러스터입니다. 마치 다차원 공간의 물체가 3차원 공간에서 그런 덩어리로 결합된 것처럼 보입니다 . 그래서 100-500차원 데이터를 3차원 형태로 보고 어떻게든 평가할 수 있습니다. 구조
그건 그렇고, 강제로 클래스에 색상을 설정하는 방법 - 무엇인지 이해하지 못합니다.
거기에 색상이 이미 대상 변수를 통해 설정되어 있고 세 가지 색상이 있는 것을 볼 수 있습니다. 이것은 세 가지 클래스의 대상입니다
그건 그렇고, 위의 섬이있는 그림은 내 예측자 변환 방법 이후이며 원본 샘플은 변환 전의 모습입니다.
두 개의 성운...
데이터는 본질적으로 동일하지만 결과는 시각적으로도 다릅니다. 따라서 훈련을 위한 샘플의 준비 상태를 평가하는 것 외에는 이 도구를 사용하는 방법을 모릅니다....
글쎄, 3D 모델이 별도의 창에서 열리고 화면을 만드는 방법조차 없어서 그렇게 저장하고 백지에서 불러오기만 하면 모델이 나온다고 해보자.
새로운 데이터를 인식할 수도 있습니다.
이것은 클러스터입니다. 마치 다차원 공간의 물체가 3차원 공간에서 그런 덩어리로 결합된 것처럼 보입니다 . 그래서 100-500차원 데이터를 3차원 형태로 보고 어떻게든 평가할 수 있습니다. 구조
대상은 이 섬의 수에 따라야 하지 않을까요? 이 시각화의 품질 평가를 이해할 수 없습니다.
여기에서 색상을 어떻게든 설정해야 합니다. 뒷면은 검정색이고 나머지는 1,2,3입니다. 이것을 색상으로 변환하는 방법은 무엇입니까?
새로운 데이터를 인식할 수도 있습니다.
이것이 의미하는 바는 무엇입니까? 어떤 데이터입니까? 어디에?
대상은 이 섬의 수에 따라야 하지 않을까요? 이 시각화의 품질 평가를 이해할 수 없습니다.
이 클러스터는 객관적인 현실이며 데이터의 실제 구조입니다...
클래스의 레이블이 클러스터의 구조와 전혀 연결되어 있지 않기 때문에 목표는 주관적인 현실(개그)입니다.
예와 붓꽃을 보면 모든 것을 이해할 수 있습니다.
여기에서 색상을 어떻게든 설정해야 합니다. 뒷면은 검정색이고 나머지는 1,2,3입니다. 이것을 색상으로 변환하는 방법은 무엇입니까?
설명서 봐봐 댓글에 다 나와있어
이것이 의미하는 바는 무엇입니까? 어떤 데이터입니까? 어디에?
)))
글쎄, 일반 산림 네트워크와 마찬가지로 새로운 데이터가 나타났습니다. 저장된 모델로 인식 할 수 있습니다.
이 클러스터는 객관적인 현실이며 데이터의 실제 구조입니다...
클래스의 레이블이 클러스터의 구조와 전혀 연결되어 있지 않기 때문에 목표는 주관적인 현실(개그)입니다.
그래서 흥미로웠지만 이 샘플을 이 섬으로 표시하고 이미 그 안에 있는 모델을 훈련하면 어떨까요?
다른 클러스터는 결과에 영향을 미치는 다양한 요인, 더 정확하게는 다른 가중치에 대해 설명합니다.
어떻게 이런 이별을...
그건 그렇고, 다른 각도에서 모든 동일한 완전한 데이터 - 4개의 클러스터가 표시됩니다.
따라서 훈련을 위한 샘플의 준비 상태를 평가하는 것 외에는 이 도구를 사용하는 방법을 모릅니다....
의도한 대로 사용 - 데이터 구조 를 평가하기 위한 다차원 공간의 시각화, 클러스터가 있는지 아니면 포인트 클라우드인지 등