Hierarhiline klasterdamine

Hierarhiline klasterdamine on väga lihtne meetod, mida ei kasutata Wiki järgi. Tundub, et O(n^2) ei ole kerge saavutada selliselt. Saadav dendrogram on küll ihaldatav, aga see ei ole kuidagi balanced search tree moodi. Plus pool on see, et mõõtmelisus ei ole takistuseks. Bottom-up O(n^3) meetod näeb selline välja. Otsetee järgmise koodijupi juurde, mis arvutab puu […]

Read more "Hierarhiline klasterdamine"

Klassifikatsioon

Siin on subjektiivne ülevaade mõnede liigitusalgoritmide kohta, mida olen arendanud/uurinud, mõned neist on rakendatavad ka teistsuguste probleemide jaoks, aga fookus on klassifikatsioonil. Kusjuures mõned on supervised learning ja mõned on unsupervised algoritmid. k-NN. k-NN on suurte andmemahtude jaoks liiga aeglane. Kasutamisel on raske olulisi parameetreid reguleerida. Vaatamata sellele on liigituste kvaliteet üks paremaid. Lisaks on […]

Read more "Klassifikatsioon"

Geneetiline programmerimine e. GP

Kuna olen juba müsteeriumide lainel, siis mõtlesin, et kirjutan geneetilisest programmeerimisest e. GP-st. Gp on küllaltki müstiline iseenesest ja paljud ei võta evolutsioonilisi meetodeid reaalselt kasutatava vahendina. “Algorithm design manual” ütleb, et ainuke töötav metaheuristiline meetod on Simulated Annealing. “Metaheuristiline” tähendab laias laastus meetodit, mis iteratiivselt üritab  parandada olemasolevat lahendust mingi etteantud mõõdupuu järgi. Gp-d […]

Read more "Geneetiline programmerimine e. GP"