[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

[98]. k-eng yaqin qo'shni usuli
k-eng yaqin qo'shni (k-NN) usuli - bu mashinani o'rganishda misolga asoslangan o'rganish algoritmining bir turi. Bu parametrik bo'lmagan usul bo'lib, u ma'lumotlarning asosiy ehtimollik taqsimoti haqida hech qanday taxminlar qilmaydi. k-NN usulining asosiy g'oyasi shundaki, ob'ekt o'zining k eng yaqin qo'shnisining ko'pchilik ovozi bilan tasniflanadi, bu erda k musbat sondir. Ob'ektga k eng yaqin qo'shnilari orasida eng keng tarqalgan sinf yorlig'i beriladi. k-NN algoritmi yorliqli misollar to'plami yordamida o'rgatiladi. Yangi ob'ektni tasniflash uchun algoritm o'quv to'plamidan k eng yaqin misollarni topadi va ular orasida eng keng tarqalgan sinf belgisini yangi ob'ektga belgilaydi. k-NN usulining asosiy afzalliklaridan biri uning soddaligidir. Uni tushunish va amalga oshirish oson va u ma'lumotlarning asosiy ehtimollik taqsimoti haqida hech qanday taxminlarni talab qilmaydi. k-NN usuli tasvirni tasniflash, nutqni aniqlash va anomaliyalarni aniqlash kabi keng ko'lamli ilovalarda qo'llanilgan. Biroq, k-NN usulining asosiy kamchiliklaridan biri, ayniqsa, o'quv majmuasi katta bo'lsa, hisoblash qimmat bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, k-NN usuli k qiymatini tanlashga sezgir bo'lib, bu tasniflagichning aniqligiga ta'sir qilishi mumkin. Umuman olganda, k-yaqin qo'shni usuli oddiy, ammo kuchli, mashinani o'rganish algoritmi bo'lib, u turli ilovalarda keng qo'llaniladi. Uning afzalliklari va kamchiliklari bor, lekin u tasniflash muammolarini hal qilish uchun foydali vosita bo'lishi mumkin.

[99]. Klasterlash muammosini hal qilish bosqichlari

Klasterlash muammosini hal qilish jarayoni odatda quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi: Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash: Bu bosqich ma'lumotlarni klasterlash uchun moslashtirish uchun tozalash va o'zgartirishni o'z ichiga oladi. Bu etishmayotgan yoki ahamiyatsiz ma'lumotlarni olib tashlash, ma'lumotlarni normallashtirish yoki masshtablash va ma'lumotlarning o'lchamini kamaytirishni o'z ichiga olishi mumkin.Klasterlash algoritmini tanlash: Bu bosqich ma'lumotlarning xususiyatlari va tahlil maqsadlaridan kelib chiqqan holda tegishli klasterlash algoritmini tanlashni o'z ichiga oladi. Keng tarqalgan klasterlash algoritmlari k-o'rtacha, ierarxik klaster va zichlikka asoslangan klasterni o'z ichiga oladi.Klasterlar sonini aniqlash: Bu bosqich ma'lumotlardagi klasterlar sonini aniqlashni o'z ichiga oladi. Buni tirsak usuli, siluet bahosi yoki Devis-Bouldin indeksi kabi usullar yordamida amalga oshirish mumkin. Klasterlash algoritmini ishga tushirish: Bu bosqich tanlangan klasterlash algoritmini oldindan qayta ishlangan ma'lumotlarga qo'llashni o'z ichiga oladi. Algoritm tanlangan masofa o'lchovi va o'xshashlik o'lchovi asosida ma'lumotlarni klasterlarga guruhlaydi.Klasterlar sifatini baholash: Bu bosqich algoritmdan olingan klasterlarning sifatini baholashni o'z ichiga oladi. Klasterlash samaradorligi sozlangan Rend indeksi, Fowlkes-Mallows indeksi yoki Davies-Bouldin indeksi kabi ko'rsatkichlar yordamida o'lchanishi mumkin. Natijalarni sharhlash: Bu bosqich klasterlarni vizuallashtirish, tahlil qilishni o'z ichiga olishi mumkin bo'lgan klasterlash tahlili natijalarini sharhlashni o'z ichiga oladi. klasterlarning xarakteristikalari va klasterlash algoritmining ishlashini baholash.Post-qayta ishlash: Bu bosqich natijalarni keyingi qayta ishlashni, masalan, kichik klasterlarni birlashtirish va chetdagilarni olib tashlashni va hokazolarni o'z ichiga olishi mumkin.

Shuni ta'kidlash kerakki, klasterlash jarayoni iterativ jarayondir, agar natijalar qoniqarli bo'lmasa, orqaga qaytib, ba'zi qadamlarni qayta bajarishingiz kerak bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, bosqichlar muayyan muammo, ma'lumotlar va tahlil maqsadlariga qarab farq qilishi mumkin.