clustering

  • ХабрахабрФото Код аудита: поиск дублей, face detection и аномальные изображения

    Код аудита: поиск дублей, face detection и аномальные изображения

    Хабр, привет! Сегодня я расскажу, как мы делали аудит изображений, используя компьютерное зрение, сверточную нейронную сеть FaceNet, а также про кластеризацию гистограмм с целью поиска аномальных изображений. Самоидентификация Меня зовут Александр, я развиваю направление аналитики данных и технологий для целей внутреннего аудита группы Росбанк. Мы с командой используем машинное обучение и нейронные сети для выявления рисков в рамках проверок внутреннего…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото [Перевод] Иерархическая кластеризация категориальных данных в R

    [Перевод] Иерархическая кластеризация категориальных данных в R

    Перевод подготовлен для студентов курса «Прикладная аналитика на R». В Интернете есть множество статей о кластеризации с использованием численных переменных, однако найти решения для категориальных данных, работа с которыми несколько сложнее, оказалось не так просто. Это была моя первая попытка выполнить кластеризацию клиентов на основе реальных данных, и она дала мне ценный опыт. В какой-то момент я подумала: «Что я…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото IGNG — инкрементальный алгоритм растущего нейронного газа

    IGNG — инкрементальный алгоритм растущего нейронного газа

    class NeuralGas(): __metaclass__ = ABCMeta def __init__(self, data, surface_graph=None, output_images_dir='images'): self._graph = nx.Graph() self._data = data self._surface_graph = surface_graph # Deviation parameters. self._dev_params = None self._output_images_dir = output_images_dir # Nodes count. self._count = 0 if os.path.isdir(output_images_dir): shutil.rmtree(''.format(output_images_dir)) print("Ouput images will be saved in: {0}".format(output_images_dir)) os.makedirs(output_images_dir) self._start_time = time.time() @abstractmethod def train(self, max_iterations=100, save_step=0): raise NotImplementedError() def number_of_clusters(self): return nx.number_connected_components(self._graph) def…

    Читать далее »


Кнопка «Наверх»