Clustering Flashcards
Was ist das Ziel des Clustering in maschinellem Lernen?
Identifikation von Gruppen oder Clustern in Daten, bei denen Mitglieder innerhalb eines Clusters ähnlich sind .
Was ist der k-Means-Algorithmus?
Ein nicht-probabilistischer Clustering-Algorithmus, der Datenpunkte auf Basis ihrer Distanz zu Clustermittelpunkten zuordnet und iterativ die Position der Clusterzentren optimiert .
Wie funktioniert der E-Schritt im k-Means-Algorithmus?
Im E-Schritt werden Datenpunkte hart einem Cluster zugeordnet, basierend auf ihrer Distanz zu den Clustermittelpunkten .
Wie funktioniert der M-Schritt im k-Means-Algorithmus?
Im M-Schritt werden die Werte der Clustermittelpunkte basierend auf den zugeordneten Datenpunkten neu geschätzt .
Was ist ein Gaußsches Mischmodell (GMM)?
Ein probabilistischer Ansatz für Clustering, der verschiedene Wahrscheinlichkeitsdichten zulässt und die Parameter des Mischmodells mit dem Erwartungs-Maximierungs-Algorithmus schätzt .
Wie wird K im k-Means-Algorithmus bestimmt?
K, die Anzahl der Cluster, muss vorab gegeben sein; bei GMMs kann K durch Maximierung der marginalen Wahrscheinlichkeit, z.B. mit dem Bayesschen Informationskriterium (BIC), integriert gewählt werden .
Was ist der Erwartungs-Maximierungs(EM)-Algorithmus im Kontext von GMMs?
Ein iterativer Algorithmus zur Maximierung der Likelihood in Gaußschen Mischmodellen durch abwechselndes Auswerten der Verantwortlichkeiten (E-Schritt) und Neu-Schätzen der Parameter (M-Schritt) .
Wie werden Verantwortlichkeiten in GMMs berechnet?
Verantwortlichkeiten, auch als posterior Wahrscheinlichkeiten bekannt, werden als der Anteil berechnet, den eine Komponente zur Erklärung einer Beobachtung nimmt, und hängen von den aktuellen Parameterwerten ab .
Was ist die Rolle der Verantwortlichkeiten im GMM?
Verantwortlichkeiten wirken wie weiche Labels und bestimmen den Einfluss jeder Mischkomponente auf die Erklärung der Datenpunkte .
Wie wird die Log-Likelihood in GMMs optimiert?
Die Log-Likelihood wird durch die Anwendung des EM-Algorithmus maximiert, der iterativ auf die Konvergenz der Parameter abzielt .
Was sind die Herausforderungen bei der Anwendung von Clustering-Algorithmen?
Herausforderungen umfassen die Wahl der Anzahl der Cluster, den Umgang mit unterschiedlichen Dichtestrukturen und die Behandlung von Ausreißern .
Wie beeinflusst die Wahl der Distanzmetrik das Ergebnis des k-Means-Algorithmus?
Die Wahl der Distanzmetrik (z.B. Euklidische Distanz) beeinflusst die Form der Cluster und die Zuordnung der Datenpunkte .
Was ist die Bedeutung von Ausreißern in Clustering-Algorithmen?
Ausreißer können die Bestimmung der Clusterzentren verzerren und führen oft zu schlechteren Clustering-Ergebnissen .
Wie kann die Leistung von Clustering-Algorithmen bewertet werden?
Die Leistung kann durch interne Maße wie die Silhouetten-Breite oder externe Maße wie den Adjusted Rand Index bewertet werden .
Welche Rolle spielen Mischkoeffizienten in GMMs?
Mischkoeffizienten bestimmen den Anteil jeder Komponente an der Gesamtmischung und beeinflussen die Gewichtung der Verantwortlichkeiten für die Datenpunkte .
