Vaka incelemesine giriş
R ile Denetimsiz Öğrenme
Hank Roark
Senior Data Scientist at Boeing
Hedefler
- Gözetimsiz öğrenme ile uçtan uca analiz
- Öğrendiklerinizi pekiştirin
- Daha önce ele alınmayan adımları ekleyin (ör. veriyi hazırlama, gözetimli öğrenme için iyi özellik seçimi)
- Yaratıcılığa vurgu
Örnek kullanım durumu
- İnsan meme kitlesi verisi:
- Her hücre çekirdeği için on özellik ölçülmüştür
- Her hücre grubuna ait özet bilgiler sağlanır
- Tanı içerir: benign (kanser değil) ve malign (kanserli)
1 Kaynak: K. P. Bennett ve O. L. Mangasarian: "Robust Linear Programming Discrimination of Two Linearly Inseparable Sets"
Analiz
- Veriyi indirin ve modelleme için hazırlayın
- Keşifsel veri analizi (# gözlem, # özellik vb.)
- PCA uygulayın ve sonuçları yorumlayın
- İki tür kümeleme yapın
- İki türü anlayın ve karşılaştırın
- PCA ve kümelemeyi birleştirin
Gözden geçirme: R'de PCA
pr.iris <- prcomp(x = iris[-5],
scale = FALSE,
center = TRUE)
summary(pr.iris)
Importance of components:
PC1 PC2 PC3 PC4
Standard deviation 2.0563 0.49262 0.2797 0.15439
Proportion of Variance 0.9246 0.05307 0.0171 0.00521
Cumulative Proportion 0.9246 0.97769 0.9948 1.00000
Gözetimsiz öğrenme ucu açıktır
- Bu kullanım örneğindeki adımlar, yapılabileceklerin yalnızca bir örneğidir
- Bu veri kümesini analiz etmenin başka yolları da vardır
Hadi pratik yapalım!
R ile Denetimsiz Öğrenme
