อัลกอริทึมสําหรับการเรียนรู้ที่ไม่ได้จัดการ เป็นเครื่องมือสําหรับวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่มีป้ายบอก คุณต้องเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม ขึ้นอยู่กับคุณลักษณะของข้อมูล และเป้าหมายเฉพาะของการวิเคราะห์ มัคคุเทศก์นี้จะให้ภาพรวมของการพิจารณาที่สําคัญ และอัลกอริทึมที่ได้รับความนิยมในการช่วยในการตัดสินใจเลือกข้อมูล

การ เข้าใจ การ เรียน รู้ ที่ ไม่ ได้ ควบคุม

การ เรียน รู้ ที่ ไม่ ได้ รับ การ ดู แล ก็ รวม ถึง การ วิเคราะห์ ข้อมูล เพื่อ ระบุ รูป แบบ, การ จัด กลุ่ม, หรือ สิ่ง ก่อ สร้าง โดย ไม่ มี การ กําหนด ไว้ ล่วง หน้า งาน ทั่ว ไป รวม ถึง การ รวม ตัว กัน, การ ลด ความ เป็น กลาง, และ การ ตรวจ พบ สิ่ง ผิด ปกติ ทาง ชีวภาพ การ เลือก ใช้ อัลกอริทึม มี ผล กระทบ ต่อ ประสิทธิภาพ และ ความ สามารถ ใน การ แปล ออก เสียง ของ ผล งาน นั้น ได้

ปัจจัย ต่าง ๆ ที่ ควร พิจารณา เมื่อ เลือก อัล กอ ทรอม

มีหลายปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อโพรเซสที่เลือกไว้:

  • [FLT: 0] ขนาด Datata: ชุดข้อมูลขนาดใหญ่อาจจะต้องใช้อัลกอริทึมแบบสกล่ง (Sculable aligition)
  • [FLT: 0] Datatata articality ข้อมูลเชิงมิติสูงอาจได้ประโยชน์จากเทคนิคการลดมิติ
  • [FLT: 0] รูปทรง: อัลกอริทึมบางตัวตั้งกรอบของกลุ่มโดยเฉพาะ เช่น เกลียว หรือ ยืดยาว (FLT:1)
  • [FLT: 0]. ทรัพยากรการประมวลข้อมูล: พิจารณาค่าพลังงานและข้อจํากัดในการประมวลผลของเวลา
  • [FLT: 0] ความไม่เสถียร: การเข้าใจง่ายของผลที่ออกมา อาจมีอิทธิพลต่อตัวเลือก

อัลกอริธึมแบบป๊อปปูล่า

นี่เป็นอัลกอริทึมที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย

  • [FLT: 0] K-Mians คลูสเตริ่ง : เหมาะกับกลุ่มดาวลูกทุ่งและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (FLT:1)
  • [FLT: 0] อภิสิทธิ์การสืบพันธุ์ คลูสเตริง :[[FLT: 1) สร้างต้นไม้ของกลุ่มดาว, มีประโยชน์ต่อการเข้าใจโครงสร้างข้อมูล
  • [FLT: 0] DBSCAN: มีประสิทธิภาพในการระบุกลุ่มรูปร่างตามอําเภอใจและตรวจจับเสียงรบกวน
  • [FLT: 0] Priniplas control periographis (PCA): ลดความผันผวนระหว่างการคงความแปรผัน
  • [FLT: 0] เครื่องถอดรหัส: วิธีที่ Noral Network ใช้สําหรับการลดความสามารถและลดความบกพร่อง

การพิจารณาครั้งสุดท้าย

การ ทดลอง ด้วย อัลกอริทึม และ การ คาด คะเน ต่าง ๆ มัก จะ จําเป็น เพื่อ จะ ได้ ผล ดี ที่ สุด.