fit metodu
Coddy'nin Makine Öğrenmesine Giriş kursunda ders 10 / 19.
Görev
Zorfit metodunu ve find_cluster_centroid metodunu uygulayın. find_cluster_centroid, verilen bir nokta listesinin (küme) merkezini (centroid) bulur. Merkezin nasıl bulunacağına dair talimatlar önceki derste yer almaktadır. fit metodunu uygulamak için şu talimatları izleyin:
- Merkezleri Başlatın: İlk olarak, veri setinden başlangıç merkezleri olarak
kadet nokta seçin. Test durumlarını geçmek için başlangıç merkezleri olarak 3., 5., 7., 9., … noktaları seçin (knoktasına bağlı olarak). - Kümeleri Atayın: Veri setindeki her bir nokta için, en yakın merkezi bulun (Öklid mesafesi gibi mesafe ölçümleri kullanarak) ve noktayı o kümeye atayın.
- Merkezleri Güncelleyin: Tüm noktalar kümelere atandıktan sonra, her kümedeki tüm noktaların ortalamasını alarak merkezleri yeniden hesaplayın.
- 2. ve 3. Adımları Tekrarlayın: Yukarıdaki adımlar, merkezler artık önemli ölçüde değişmeyene kadar tekrarlanır. Yeni merkez ile önceki merkez arasındaki mesafe
0.01değerinden küçükse durun.
Test durumlarını nasıl geçersiniz:
- Merkezleri
self.centroidsdeğişkenine kaydedin. - Yeni merkezleri bulduğunuzda, yeni merkezler ile öncekiler arasındaki toplam mesafe
0.01değerinden küçükse, önceki merkezleri koruyun. - Merkezlerin sırası önemlidir. Her zaman merkezler üzerinde baştan sona doğru ilerleyin.
- Test durumları
self.centroidsdeğişkenini yazdıracak ve doğru olup olmadıklarını doğrulayacaktır.
Kendin dene
def euclidian_distance(point_a, point_b):
return (sum([(point_a[i] - point_b[i])**2 for i in range(len(point_a))]))**0.5
class KMeans:
def __init__(self, k):
self.k = k
def find_cluster_centroid(self, cluster_points):
# Kodunuzu buraya yazın
def fit(self, X_train):
# Kodunuzu buraya yazın
self.centroids = ...
def predict(self, X_test):
passMakine Öğrenmesine Giriş bölümündeki tüm dersler
Kendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi