На какую сторону лучше чтобы выходили окна

На какую сторону света лучше выбрать окна в квартире

Покупая жилье, стоит задуматься – куда лучше, чтобы выходили окна квартиры. Ведь при достаточной освещенности можно сэкономить на электроэнергии. К тому же человек, проживающий в более освещенном помещении, чаще имеет хороший настрой, т.к. свет способствует выработке серотонина – гормона счастья.

Решая, на какую сторону должны выходить окна в квартире, ориентируйтесь на свой образ жизни. Например, если вы «жаворонок» и привыкли рано ложиться спать, то лучший варианте – окна на восток, т.к. вечером солнечные лучи не помешают сну, а утром вас разбудит восходящее солнце. Для «сов» более подойдет западная сторона: утром рано солнце не разбудит, а вечер скрасится лучами уходящего солнца.

Однозначно ответить на вопрос «На какую сторону лучше, чтобы выходили окна» – невозможно. Надо учитывать индивидуальный ритм жизни, личные пожелания,требования и даже семейное положение.

Квартиры с южными окнами

Окна с южных сторон строения – это гарантированный источник природной света и тепла в квартире. Особо это обрадует цветоводов, т.к. хорошо растут цветы и рассада. Строения с южными окнами особенно подходят людям, проводящим дома весь световой день – родителям с детьми, пенсионерам, людям, работающим на дому. Под воздействием солнечного света болезнетворные микроорганизмы снижают свою активность, поэтому, если болеет один человек, то остальные члены семьи могут избежать болезни.

К сожалению, на солнечной стороне быстро выгорают стены, обивка мебели, экраны бытовой техники. Здесь помогут жалюзи, римские шторы, шторы «блэк аут». Летом от жары в такой квартире спасет кондиционер. Большим плюсом будет, если под окнами будут расти тенистые деревья: не затеняя зимой помещения, они спасут летом от жары. Защитит от жары и наличие лоджий и балконов.

В квартире с окнами на юг немного теплей в осенне-весеннее время, когда отопление еще не включено или уже отключено за счет того, что стены прогреваются от солнца.

ИНТЕРЕСНО! В основном спутники, обеспечивающие телекоммуникационные услуги,«висят» над экватором, поэтому если хотите пользоваться спутниковым телевидением, то выход на юг –идеальный вариант для антенны.

Квартиры с северными окнами

Для любителей полумрака и людей, трудно переносящих жару, рекомендуются квартиры с окнами на север, северо-восток или северо-запад. В таком помещении даже в безоблачные дни из-за недостатка света достаточно затемнено, солнечные лучи не будут слепить глаза, и всегда будет прохладно, даже в жаркое лето. Это актуально также для людей, которые занимаются фотографией, живописью, программированием, дизайном.

Проблему увеличения освещенности квартиры при необходимости можно всегда решить правильным подбором обоев и искусственного освещения.

Квартиры с восточными окнами

Самое универсальное расположение окон. Восходящее солнце настраивает на хорошее настроение уже с утра. Вечером же солнце уже не беспокоит. Создается идеальный климат в помещении – летом не жарко, зимой не холодно.

При восточных окнах возможен недостаток солнечного освещения во второй половине дня, но для спальни, где люди отдыхают после работы, солнечное освещение не актуально.

Квартиру с восточными окнами оценят цветоводы – растения прекрасно будут расти, т.к. солнечного света для них будет достаточно.

Квартиры с западными окнами

Солнечные лучи падают под углом меньшим, чем на юге, и поэтому лучше освещают комнаты. Комната не нагревается в жару, в меру затемнена. После работы можно насладиться прекрасным видом на закат.

Хорошо, когда окна кухни выходят на запад, после работы до глубокого вечера можно не включать свет пока солнце не закатится за горизонт.

Лучший вариант – это когда окна выходят на все стороны. Северная и западная сторона подойдут для рабочих комнат, кухонь, бытовок, ванных комнат и кабинетов. В спальнях лучше иметь окна с видом на восток или запад. Большое количество окон с южной стороны – гарантия хорошего природного освещения и тепла. Расположите в этой комнате детскую или гостиную.

Особенности выбора:

Иметь в виду, что иногда вид из окна имеет большее значение, чем на какую сторону выходят окна.
Учитывать этажность. Чем ниже расположена квартира, тем менее она освещена. Имеет значение и форма комнаты – квадратные считаются самыми освещенными, а комнаты-«пеналы» как правило являются более затемненными.

Не маловажное значение имеет и количество окон. Во многих современных двухкомнатных квартирах имеется три окна, что повышает освещенность.
Чтобы окна не заслоняли соседние крупные объекты.
Хорошо, чтобы окна имели расширенные оконные проемы по ширине и по высоте. Интересны также панорамные окна. Прибавит освещенности остекленение балконов и лоджий от пола до потолка.
Желательно, чтобы вблизи дома не было оживлённой дороги, трамвайных или ж/д путей, торговых центров, супермаркетов или ночных клубов. Шум от парковки и кондиционеров не способствуют хорошему отдыху. Желательно, чтобы окна выходили на реку, озеро, лес или парк.

Поэтому каждый индивидуально выбирает для себя вид из окна в зависимости от потребностей и возможностей.

Видео:

лучших дистрибутивов Linux 2020 года для начинающих, обычных и продвинутых пользователей

Лучшие дистрибутивы Linux предлагают самый простой и простой способ использования Linux, хотя многое зависит от того, новичок вы или опытный пользователь. Каждый дистрибутив предлагает основной путь к использованию Linux, при этом каждый дистрибутив имеет множество разновидностей, которые нацелены на разные пользовательские базы.

Linux традиционно ассоциируется как операционная система для кодировщиков и программистов, но на протяжении многих лет предпринимались реальные попытки сделать Linux более привлекательным для обычных потребителей.Это не в последнюю очередь из-за общей неудовлетворенности потребителей проблемами безопасности Windows или даже огороженным садом Apple.

Однако Linux существует во многих различных формах, известных как «разновидности» или «дистрибутивы». Это просто потому, что Linux настолько невероятно настраиваемый, что разные формы, как правило, разрабатываются для разных потребностей или интересов пользователей.

Например, как уже упоминалось, некоторые перешли к попыткам соблазнить недовольных пользователей Windows чем-то более знакомым. Однако другие по-прежнему сосредоточены на конкретных средах, которые могут способствовать программированию или научным приложениям или другим проблемам, таким как безопасность, использование ресурсов и т. Д.

Различные дистрибутивы Linux могут работать с программным обеспечением и приложениями Linux и, конечно же, с любыми облачными приложениями, которые запускаются через браузер. Однако дистрибутивы Linux поставляются с множеством различных комплектов программного обеспечения. Некоторые из них могут поставляться с большим количеством предустановленных базовых приложений, в то время как у других будет минимальный минимум.

И, как уже упоминалось, Linux очень настраиваемый, намного превосходящий то, к чему могут привыкнуть обычные пользователи Windows или Mac. Пользователи обычно могут настраивать все, от рабочего стола до настроек безопасности и конфиденциальности.

В целом, вот почему полезно иметь хорошее представление о том, что могут предложить различные дистрибутивы Linux. Вам нужен графический интерфейс, более знакомый с Windows? Вас больше беспокоит конфиденциальность? Насколько удобно вам вводить команды, а не щелкать значки?

Мы также представили:

Самые лучшие дистрибутивы Linux предназначены для определенных типов пользователей. Например, Ubuntu очень проста в использовании, так как она предназначена для новичков. Arch Linux, с другой стороны, обращается к опытным пользователям, которые могут воспользоваться преимуществами использования Терминала для ввода команд для выполнения таких задач, как установка приложений.В этом руководстве основное внимание уделяется выбору самых лучших дистрибутивов в целом.

Другие устройства и службы Linux, которые следует рассмотреть

1. Dell XPS 13 7390 | Начиная с $ 899

Dell XPS 13 7390 - один из лучших ноутбуков Linux, доступных в настоящее время. Ноутбук также имеет ряд настроек, которые вы можете выбрать, включая дополнительную оперативную память, большую емкость хранилища и даже сенсорный экран 4K InfinityEdge. Версия Ubuntu - красивая машина, так как она имеет платиново-серебристую отделку и подставку для рук из черного углеродного волокна.Посмотреть сделку

2. Udemy | $ 12,99 для новых пользователей
Udemy - это онлайн-платформа для обучения тех, кто хочет развить свои профессиональные навыки. Если вы новичок в Linux, курс Джейсона Кэннона «Linux для начинающих» - отличный способ познакомиться с операционной системой и командной строкой. Посмотреть Deal

3. Хостинг InMotion | От 7,49 долларов в месяц

InMotion Hosting - это профессиональный веб-хостинг для Linux, который обеспечивает высокий уровень мощности и контроля в рамках своего диапазона планов.Компания предлагает планы на виртуальный хостинг, хостинг VPS, хостинг WordPress, выделенные серверы и многое другое. Кроме того, если вы зарегистрируетесь здесь, читатели TechRadar могут получить скидку до 60% на планы виртуального хостинга.

(Изображение предоставлено Ubuntu)

1. Ubuntu

Один из самых популярных дистрибутивов по уважительным причинам

Очень доступен для новичков

Безопасность и стабильность LTS версии

Lubuntu spin отлично подходит для компьютеров с недостаточной мощностью

Ubuntu - одна из самых популярных разновидностей Linux и настоятельно рекомендуется для новичков в Linux, поскольку она чрезвычайно доступна.

Новые версии Ubuntu выпускаются каждые шесть месяцев, а раз в два года разработчик Canonical выпускает версию Ubuntu с LTS (долгосрочной поддержкой). Они гарантируют пять лет обновлений безопасности и общего обслуживания, поэтому вы можете продолжать использовать свой компьютер без хлопот по запуску полного обновления каждые несколько месяцев. Стандартные выпуски поддерживаются только в течение одного года.

Текущая LTS-версия Ubuntu использует среду рабочего стола Gnome, которая может быть менее незнакома пользователям Windows и macOS.

Ubuntu также становится все более неотъемлемой частью служб облачных вычислений, что делает его не только хорошим дистрибутивом для облегчения работы новичков с Linux, но также и для тех, кто хочет развить свои долгосрочные бизнес-навыки в области ИТ.

(Изображение предоставлено: Elementary OS)

2. Elementary OS

Вероятно, самый красивый дистрибутив в мире

Умный дизайн и отличный внешний вид

Отличная среда рабочего стола

Не так много предустановленных приложений

Если вы ' После дистрибутива, который уводит вас как можно дальше от образа занудного хакера, бьющего по интерфейсу терминала, Elementary OS - это то, что вам нужно.Это, вероятно, самый привлекательный дистрибутив в стиле macOS. Превосходная среда рабочего стола этой операционной системы известна как Pantheon и основана на Gnome.

Последняя версия Elementary OS называется Hera, которая предлагает новый интерфейс, новые способы установки приложений, применяет крупное обновление к настройкам, а также улучшает основные приложения, а также изменяет дизайн экрана входа и блокировки вместе с другим рабочим столом. твики.

Elementary OS поставляется в комплекте с ограниченным набором основных приложений, включая браузер Epiphany, почтовый клиент и несколько базовых «инструментальных» приложений.Возможно, вам потребуется добавить больше программ, но это легко сделать с помощью встроенного AppCenter, который содержит платные программы, разработанные специально для этой ОС. К ним относятся Quilter для начинающих писателей или Spice-Up для составления презентаций. Неудобство покупки и загрузки дополнительных приложений уравновешивается элегантностью Elementary OS.

(Изображение предоставлено Linux Mint)

3. Linux Mint

Сильный вариант для новичков в Linux

Хороший для новичков

Хорошая поддержка мультимедиа

Впечатляющие возможности настройки

Linux Mint - отличный вариант » default 'для новых пользователей Linux, поскольку он поставляется с большим количеством программного обеспечения, которое вам понадобится при переходе с Mac или Windows, такого как LibreOffice, популярный пакет для повышения производительности пользователей Linux.Он также лучше поддерживает проприетарные форматы мультимедиа, позволяя воспроизводить видео, DVD и музыкальные файлы MP3 прямо из коробки.

Вы можете загрузить три основных стартовых варианта Mint, каждый из которых использует отдельную среду рабочего стола, самый верхний уровень интерфейса, позволяющий изменять такие элементы, как внешний вид окон и меню. Корица в настоящее время является самой популярной, но вы также можете выбрать более простой MATE или Xfce.

Хотя Timeshift был представлен в версии 18.3 и для всех выпусков Linux Mint, теперь это одна из основных функций Linux Mint. Timeshift позволяет пользователям восстанавливать свой компьютер из последнего функционального снимка, точно так же, как восстановление Windows в Windows 7.

Все эти среды рабочего стола предлагают множество вариантов настройки, поэтому не стесняйтесь загружать несколько и загружаться как Live CD перед установкой чтобы увидеть, что работает лучше всего.

(Изображение предоставлено openSUSE)

4. openSUSE

В первую очередь нацелено на разработчиков и системных администраторов

Очень отполированный дистрибутив

Хорошо защищенный

Можно создать свою собственную версию ОС

Ранее известная как SUSE и Linux впоследствии SuSE Linux Professional, openSUSE нацелен на разработчиков и системных администраторов.По этой причине он чрезвычайно строг к протоколам безопасности.

Операционная система разделена на два основных дистрибутива: openSUSE Leap и openSUSE Tumbleweed. Leap использует исходный код SUSE Linux Enterprise, что делает его более стабильным. Новые версии выпускаются примерно раз в год и поддерживаются в течение трех лет, что делает Leap идеальным для бизнес-приложений.

Tumbleweed основан на Factory, основной кодовой базе разработки openSUSE. Он следует модели скользящего выпуска - другими словами, пакеты становятся доступными для загрузки, как только они были протестированы в Factory.Это означает, что Tumbleweed содержит последние стабильные приложения и подходит для повседневного использования.

Более того, веб-сайт SUSE Studio Express позволяет вам создать свою собственную версию openSUSE с индивидуально настроенными предустановленными пакетами программного обеспечения, настройками рабочего стола и системы.

(Изображение предоставлено CentOS)

5. CentOS

Ответвление корпоративной версии Red Hat Linux

Создано для стабильности

Идеально для сервера

Не очень хорошо для повседневного использования настольных компьютеров

CentOS - это Ответвление сообщества от версии Red Hat Linux для предприятий, и его внимание уделяется стабильности, а не постоянным обновлениям.Как и Red Hat, обновления безопасности и обслуживания для CentOS выпускаются в течение 10 лет с момента первого выпуска каждой версии.

CentOS спроектирована так, чтобы быть сверхнадежной, поэтому это отличный выбор для сервера. Это не очень хорошая ставка для тех, кто ищет новую ОС для повседневного использования на своем настольном ПК или ноутбуке.

С другой стороны, вы можете получать удовольствие от того, что получаете что-то даром - пакеты, скомпилированные для коммерческой версии Red Hat Linux, полностью совместимы с CentOS, так что вы можете использовать их бесплатно.

Кроме того, если вы ищете опыт работы в качестве системного администратора сервера, CentOS может быть хорошим дистрибутивом для настройки и установки для повышения ваших навыков.

(Изображение предоставлено Arch Linux)

6. Arch Linux

Arch Linux или Antergos - отличные варианты Linux

Огромный потенциал для настройки

Для опытных пользователей

Удобные для пользователя варианты

Если вы желая попробовать немного менее удобный дистрибутив, Arch Linux - один из самых популярных вариантов.Arch позволяет настраивать сборку с помощью терминала для загрузки и установки пакетов, и это особенно удобно для разработчиков и тех, кто имеет старые машины, которые не хотят, чтобы ненужные пакеты занимали место.

Основная цель Arch Linux - упростить работу не столько для пользователей, сколько обеспечить чистоту и правильность кода, с минималистским подходом ко всему. С ним не так много связано, как с другими дистрибутивами, поэтому пользователи должны будут загружать любое дополнительное программное обеспечение, которое им нужно, а также настраивать Arch Linux в соответствии со своими потребностями.

Хотя это может немного усложнить дистрибутив, отсутствие раздувания может сделать его особенно привлекательным для пользователей, которым нужен чистый Linux с минимальным беспорядком или без него. В результате получается Linux, который определенно подходит более опытным пользователям, чем новичкам, так что имейте это в виду.

Однако есть более удобные для пользователя варианты, основанные на Arch Linux, такие как Manjaro, который в настоящее время является особенно популярным дистрибутивом.

Что против этого: как выбрать

В определяющем предложении используйте вместо .
В не определяющих разделах используйте , а не .
Помните, что , из которого можно использовать как пакет для сэндвичей. Если вы можете удалить предложение, не нарушая смысла предложения, предложение несущественно, и вы можете использовать , а не .

Люди используют , и , что каждый день. То, что эти слова широко распространены, не означает, что их легко использовать.В частности, предложения вызывают большую путаницу, но есть простой способ запомнить, какой из них выбрать.

Что против этого: в чем разница в использовании?

Чтобы понять, когда использовать , что или , которое , важно понимать пункты. Определяющее предложение (также называемое существенным предложением или ограничительным предложением) дает информацию, существенную для значения предложения. Это используется в определяющих статьях. Вот пример:

Из этого предложения вы понимаете, что у говорящего есть как минимум еще один велосипед.В частности, велосипед, о котором он говорит, отличается от других своих байков сломанным сиденьем. Если вы удалите пункт «у которого сломано сиденье», вы потеряете смысл, что он владеет более чем одним велосипедом, и даже если бы вы каким-то образом знали о других велосипедах, вы бы не знали, какой из них стоит в гараже.

Какой вводит не определяющие пункты. В отличие от определяющих предложений, неопределяющие предложения (также называемые несущественными или неограничивающими) не ограничивают значение предложения.Вы можете потерять интересные детали, если удалите их, но смысл предложения не изменится. Иногда эти фразы выделяются запятыми.

Здесь сломанное сиденье - это просто описание мотоцикла в гараже. Это не означает, что говорящий владеет более чем одним велосипедом. Вы видите разницу? Возможно, небольшой мнемонический прием поможет вам вспомнить, как выбирать между , или , которое .

Как запомнить разницу между тем и чем

Поскольку неопределяющие предложения добавляют съемную информацию, легко запомнить, что нужно использовать , а не , если вы думаете о пластиковом пакете для сэндвичей.Они одноразовые, как и статьи с по . Давайте посмотрим на несколько примеров из реальной жизни.

Примеры того и другого

Какие и , что - общие слова, но они важны. Определив свои предложения как определяющие или не определяющие, вы можете легко вспомнить, когда использовать , которое , а когда использовать , что . Если вы готовы узнать больше, изучите определяющие и не определяющие предложения.

5 алгоритмов кластеризации, которые необходимо знать ученым | Джордж Сейф

Кластеризация - это метод машинного обучения, который включает в себя группировку точек данных. Учитывая набор точек данных, мы можем использовать алгоритм кластеризации для классификации каждой точки данных в определенную группу. Теоретически точки данных, которые находятся в одной группе, должны иметь похожие свойства и / или функции, в то время как точки данных в разных группах должны иметь очень разные свойства и / или функции. Кластеризация - это метод обучения без учителя и распространенный метод статистического анализа данных, используемый во многих областях.

В Data Science мы можем использовать кластерный анализ, чтобы получить ценную информацию из наших данных, наблюдая, в какие группы попадают точки данных, когда мы применяем алгоритм кластеризации. Сегодня мы рассмотрим 5 популярных алгоритмов кластеризации, которые необходимо знать специалистам по данным, а также их плюсы и минусы!

Кластеризация K-средних

K-средних, вероятно, самый известный алгоритм кластеризации. Его преподают на многих вводных курсах по науке о данных и машинному обучению. Его легко понять и реализовать в коде! Посмотрите рисунок ниже для иллюстрации.

Кластеризация K-средних

Для начала мы сначала выбираем несколько классов / групп для использования и случайным образом инициализируем их соответствующие центральные точки. Чтобы определить количество используемых классов, полезно быстро взглянуть на данные и попытаться выделить какие-либо отдельные группы. Центральные точки - это векторы той же длины, что и каждый вектор точек данных, и обозначены буквами «X» на рисунке выше.
Каждая точка данных классифицируется путем вычисления расстояния между этой точкой и центром каждой группы, а затем классификации точки в группе, центр которой находится ближе всего к ней.
На основе этих классифицированных точек мы повторно вычисляем центр группы, взяв среднее значение всех векторов в группе.
Повторите эти шаги для заданного количества итераций или до тех пор, пока центры групп не будут сильно меняться между итерациями. Вы также можете выбрать случайную инициализацию групповых центров несколько раз, а затем выбрать прогон, который, похоже, обеспечил наилучшие результаты.

K-Means имеет то преимущество, что он довольно быстр, поскольку все, что мы на самом деле делаем, это вычисляем расстояния между точками и центрами групп; очень мало вычислений! Таким образом, он имеет линейную сложность O ( n ).

С другой стороны, у K-Means есть несколько недостатков. Во-первых, вы должны выбрать количество групп / классов. Это не всегда тривиально, и в идеале с алгоритмом кластеризации мы хотели бы, чтобы он выяснял это за нас, потому что его цель - получить некоторое представление о данных. K-средство также начинается со случайного выбора центров кластеров и, следовательно, может давать разные результаты кластеризации при разных прогонах алгоритма. Таким образом, результаты могут быть неповторимыми и непротиворечивыми.Другие кластерные методы более последовательны.

K-Medians - это еще один алгоритм кластеризации, связанный с K-средними, за исключением того, что вместо пересчета центральных точек группы с использованием среднего мы используем медианный вектор группы. Этот метод менее чувствителен к выбросам (из-за использования медианы), но намного медленнее для больших наборов данных, так как сортировка требуется на каждой итерации при вычислении медианного вектора.

Кластеризация со средним сдвигом

Кластеризация со средним сдвигом - это алгоритм на основе скользящего окна, который пытается найти плотные области точек данных.Это алгоритм на основе центроида, означающий, что цель состоит в том, чтобы найти центральные точки каждой группы / класса, который работает путем обновления кандидатов на центральные точки, чтобы они были средними точками в скользящем окне. Эти окна кандидатов затем фильтруются на этапе постобработки для устранения почти дубликатов, формируя окончательный набор центральных точек и их соответствующих групп. Посмотрите рисунок ниже для иллюстрации.

Кластеризация среднего сдвига для одного скользящего окна

Чтобы объяснить средний сдвиг, мы рассмотрим набор точек в двумерном пространстве, как на иллюстрации выше.Мы начинаем с круглого скользящего окна с центром в точке C (выбранной случайным образом) и радиусом r в качестве ядра. Среднее смещение - это алгоритм подъема в гору, который включает итеративное смещение этого ядра в область с более высокой плотностью на каждом шаге до сходимости.
На каждой итерации скользящее окно смещается в сторону областей с более высокой плотностью за счет смещения центральной точки на среднее значение точек внутри окна (отсюда и название). Плотность внутри скользящего окна пропорциональна количеству точек внутри него.Естественно, при переходе к среднему значению точек в окне он будет постепенно перемещаться в области с более высокой плотностью точек.
Продолжаем сдвигать скользящее окно в соответствии со средним значением до тех пор, пока не будет направления, в котором сдвиг может вместить больше точек внутри ядра. Посмотрите на рисунок выше; мы продолжаем перемещать круг до тех пор, пока не перестанем увеличивать плотность (то есть количество точек в окне).
Этот процесс шагов с 1 по 3 выполняется с множеством скользящих окон, пока все точки не окажутся внутри окна.Когда несколько скользящих окон перекрываются, сохраняется окно, содержащее наибольшее количество точек. Затем точки данных группируются в соответствии со скользящим окном, в котором они находятся.

Иллюстрация всего процесса от начала до конца со всеми скользящими окнами показана ниже. Каждая черная точка представляет собой центр тяжести скользящего окна, а каждая серая точка - это точка данных.

Весь процесс кластеризации среднего сдвига

В отличие от кластеризации K-средних, нет необходимости выбирать количество кластеров, поскольку средний сдвиг автоматически обнаруживает это.Это огромное преимущество. Тот факт, что центры кластера сходятся к точкам максимальной плотности, также весьма желателен, поскольку это довольно интуитивно понятно для понимания и хорошо подходит для естественного управления данными. Недостатком является то, что выбор размера / радиуса окна «r» может быть нетривиальным.

Пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности (DBSCAN)

DBSCAN - это кластерный алгоритм на основе плотности, аналогичный среднему сдвигу, но с несколькими заметными преимуществами.Посмотрите еще одну красивую картинку ниже, и приступим!

DBSCAN Smiley Face Clustering

DBSCAN начинается с произвольной начальной точки данных, которая не была посещена. Окрестность этой точки выделяется с использованием расстояния epsilon ε (все точки, которые находятся в пределах расстояния ε, являются точками окрестности).
Если в этой окрестности имеется достаточное количество точек (согласно minPoints), то начинается процесс кластеризации, и текущая точка данных становится первой точкой в новом кластере.В противном случае точка будет помечена как шум (позже эта зашумленная точка может стать частью кластера). В обоих случаях эта точка помечается как «посещенная».
Для этой первой точки в новом кластере точки в пределах ее окрестности расстояния ε также становятся частью того же кластера. Эта процедура приведения всех точек в окрестности ε к одному кластеру затем повторяется для всех новых точек, которые были только что добавлены в группу кластеров.
Этот процесс шагов 2 и 3 повторяется до тех пор, пока не будут определены все точки в кластере i.e все точки в пределах ε окрестности кластера были посещены и помечены.
Как только мы закончим с текущим кластером, новая непосещенная точка извлекается и обрабатывается, что приводит к обнаружению следующего кластера или шума. Этот процесс повторяется до тех пор, пока все точки не будут отмечены как посещенные. Поскольку в конце все точки были посещены, каждая точка будет отмечена либо как принадлежащая кластеру, либо как шумовая.

DBSCAN обладает некоторыми большими преимуществами перед другими алгоритмами кластеризации.Во-первых, он вообще не требует определенного количества кластеров. Он также определяет выбросы как шумы, в отличие от среднего сдвига, который просто помещает их в кластер, даже если точки данных сильно отличаются. Кроме того, он может довольно хорошо находить кластеры произвольного размера и произвольной формы.

Главный недостаток DBSCAN заключается в том, что он не работает так же хорошо, как другие, когда кластеры имеют разную плотность. Это связано с тем, что установка порогового значения расстояния ε и minPoints для идентификации точек соседства будет изменяться от кластера к кластеру при изменении плотности.Этот недостаток также возникает с данными очень большого размера, поскольку снова становится сложно оценить пороговое значение расстояния ε.

Кластеризация ожидания – максимизации (EM) с использованием моделей смешения гауссов (GMM)

Одним из основных недостатков K-средних является наивное использование среднего значения для центра кластера. Мы можем понять, почему это не лучший способ решения задач, посмотрев на изображение ниже. С левой стороны человеческому глазу совершенно очевидно, что есть два круглых кластера с разным радиусом 'с одним и тем же средним значением.K-средние не справятся с этим, потому что средние значения кластеров очень близки друг к другу. K-среднее также не работает в тех случаях, когда кластеры не являются круговыми, опять же в результате использования среднего в качестве центра кластера.

Два случая отказа для К-средних.

Гауссовские модели смеси (GMM) дают нам больше гибкости, чем К-средние. В случае GMM мы предполагаем, что точки данных распределены по Гауссу; это менее ограничительное предположение, чем утверждение, что они являются круговыми с использованием среднего. Таким образом, у нас есть два параметра для описания формы кластеров: среднее значение и стандартное отклонение! Если взять пример в двух измерениях, это означает, что кластеры могут принимать любую эллиптическую форму (поскольку у нас есть стандартное отклонение как по осям x, так и по y).Таким образом, каждое гауссово распределение относится к одному кластеру.

Чтобы найти параметры гауссианы для каждого кластера (например, среднее и стандартное отклонение), мы будем использовать алгоритм оптимизации, называемый ожиданием – максимизацией (EM). Взгляните на рисунок ниже как иллюстрацию подгонки гауссиан к кластерам. Затем мы можем приступить к процессу кластеризации ожидания – максимизации с использованием GMM.

EM-кластеризация с использованием GMM

Мы начинаем с выбора количества кластеров (как это делает K-Means) и случайной инициализации параметров гауссова распределения для каждого кластера.Можно попытаться дать хорошую оценку начальных параметров, также быстро взглянув на данные. Хотя обратите внимание, как видно на графике выше, это не обязательно на 100%, поскольку гауссианы начинают наши как очень плохие, но быстро оптимизируются.
Учитывая эти гауссовские распределения для каждого кластера, вычислите вероятность того, что каждая точка данных принадлежит определенному кластеру. Чем ближе точка находится к центру Гаусса, тем больше вероятность, что она принадлежит этому кластеру. Это должно иметь интуитивный смысл, поскольку с распределением Гаусса мы предполагаем, что большая часть данных находится ближе к центру кластера.
На основе этих вероятностей мы вычисляем новый набор параметров для гауссовых распределений, чтобы максимизировать вероятности точек данных в кластерах. Мы вычисляем эти новые параметры, используя взвешенную сумму позиций точек данных, где веса - это вероятности принадлежности точки данных к этому конкретному кластеру. Чтобы объяснить это наглядно, мы можем взглянуть на рисунок выше, в частности, на желтый кластер в качестве примера. Распределение начинается случайным образом на первой итерации, но мы видим, что большинство желтых точек находятся справа от этого распределения.Когда мы вычисляем сумму, взвешенную по вероятностям, даже несмотря на то, что есть некоторые точки около центра, большинство из них находятся справа. Таким образом, естественно, что среднее значение распределения смещается ближе к этому набору точек. Мы также можем видеть, что большинство точек расположены «сверху-справа-снизу-слева». Поэтому стандартное отклонение изменяется, чтобы создать эллипс, который больше соответствует этим точкам, чтобы максимизировать сумму, взвешенную по вероятностям.
Шаги 2 и 3 повторяются итеративно до сходимости, когда распределения не сильно меняются от итерации к итерации.

Использование GMM дает два ключевых преимущества. Во-первых, GMM намного больше гибких с точки зрения кластерной ковариации , чем K-средних; из-за параметра стандартного отклонения кластеры могут принимать любую форму эллипса, а не ограничиваться кругами. К-средние фактически являются частным случаем GMM, в котором ковариация каждого кластера по всем измерениям приближается к нулю. Во-вторых, поскольку GMM используют вероятности, они могут иметь несколько кластеров на точку данных. Итак, если точка данных находится в середине двух перекрывающихся кластеров, мы можем просто определить ее класс, сказав, что она принадлежит X-процентов к классу 1 и Y-процентам к классу 2.То есть GMM поддерживают смешанное членство .

Агломеративная иерархическая кластеризация

Алгоритмы иерархической кластеризации делятся на 2 категории: нисходящие и восходящие. Восходящие алгоритмы обрабатывают каждую точку данных как единый кластер вначале, а затем последовательно объединяют (или агломерат ) пары кластеров, пока все кластеры не будут объединены в один кластер, содержащий все точки данных. Таким образом, восходящая иерархическая кластеризация называется иерархической агломеративной кластеризацией или HAC .Эта иерархия кластеров представлена в виде дерева (или дендрограммы). Корень дерева - это уникальный кластер, который собирает все образцы, а листья являются кластерами только с одним образцом. Перед тем, как перейти к шагам алгоритма, посмотрите рисунок ниже.

Агломеративная иерархическая кластеризация

Мы начинаем с обработки каждой точки данных как одного кластера, т.е. если в нашем наборе данных есть X точек данных, то у нас есть X кластеров. Затем мы выбираем метрику расстояния, которая измеряет расстояние между двумя кластерами.В качестве примера мы будем использовать среднее значение связи , которое определяет расстояние между двумя кластерами как среднее расстояние между точками данных в первом кластере и точками данных во втором кластере.
На каждой итерации мы объединяем два кластера в один. Два кластера, которые необходимо объединить, выбираются как кластеры с наименьшей средней связью. То есть, согласно выбранной нами метрике расстояния, эти два кластера имеют наименьшее расстояние между собой и, следовательно, наиболее похожи и должны быть объединены.
Шаг 2 повторяется до тех пор, пока мы не достигнем корня дерева, то есть у нас есть только один кластер, содержащий все точки данных. Таким образом, мы можем выбрать, сколько кластеров мы хотим в конце, просто выбрав, когда прекратить объединение кластеров, то есть когда мы перестанем строить дерево!

Иерархическая кластеризация не требует от нас указывать количество кластеров, и мы даже можем выбрать, какое количество кластеров выглядит лучше всего, поскольку мы строим дерево. Кроме того, алгоритм нечувствителен к выбору метрики расстояния; все они, как правило, работают одинаково хорошо, тогда как с другими алгоритмами кластеризации выбор метрики расстояния имеет решающее значение.Особенно хороший вариант использования методов иерархической кластеризации - это когда базовые данные имеют иерархическую структуру, и вы хотите восстановить иерархию; другие алгоритмы кластеризации не могут этого сделать. Эти преимущества иерархической кластеризации достигаются за счет более низкой эффективности, поскольку она имеет временную сложность O (n³) , в отличие от линейной сложности K-средних и GMM.

Домашняя страница | Yahoo Answers

Дом
Почта
Новости
Спорт
Финансы
Развлечения
Образ жизни
Группы
Мобильный
Подробнее

Спросите
Спросите
Почта

Все категории

Искусство и гуманитарные науки
Красота и стиль
Бизнес и финансы
Автомобили и транспорт
Компьютеры и Интернет
Бытовая электроника
Рестораны
Образование и справочная информация
Развлечения и музыка
Окружающая среда
Семья и отношения
Еда и напитки
Игры и развлечения
Здоровье
Дом и сад
Местные предприятия
Новости и события
Домашние животные
Политика и правительство
Наука & Математика
Социальные науки
Общество и культура
Спорт
Путешествия
Продукты Yahoo

Коронавирус...Последние новости о глобальном распространении и отклике

Чтобы укрепить и улучшить сообщество и взаимодействие, мы временно отключаем комментарии. Наша цель - всегда создавать безопасное и интересное место для общения по интересам и страстям, и мы будем рады вашим отзывам о том, как улучшить этот опыт. Отправьте нам свой отзыв по адресу [email protected]