Я досить плутаюсь з наступними двома проблемами: У мене є 15-мірний набір даних, який слід використовувати для кластеризації того, скільки типів атак містяться в наборі даних.
1. Тепер я вже об'єднав мій набір даних у 5 кластерів (5 атак). Хто-небудь знає, як я можу вказати, який кластер це напад? (як позначити кластери не просто "кластер 1, кластер 2 ...")
2 У наглядовах класифікаціях ми маємо набір даних для набору та тестування, а тестування проводиться за допомогою класифікатора, побудованого за набором даних traning. Моє питання полягає в тому, може такий самий підхід використовувати для кластеризації. Як побудувати модель з алгоритмом кластеризації, а потім автоматично класифікувати новий екземпляр у певний кластер? Це досяжно?
Відповіді:
5 за відповідь № 1Як безконтрольні методи повинні мати змогу ідентифікувати названі атаки?
Наведене у людини ім'я не в даних!
Для деяких алгоритмів кластеризації ви можете призначити новівипадки автоматично, але взагалі не можна (не знаючи моделі, що використовуються кластеризацією). У гіршому випадку нове спостереження буде навіть, наприклад, злиття два кластери в один. Що ти будеш робити тоді?
Якщо хочеш класифікація, використовувати класифікація, а не кластеризації.
Кластеризація має зовсім інший настрій. Якщо ви підходите до неї з класичної точки зору, ви це не зрозумієте. Ви використовуєте кластери, щоб знайти щось невідомий в даних, класифікація для узагальнення щось відомий до нових даних.
Якщо необхідно, ви також можете навчати класифікатора на своєму кластері. Але не робіть це сліпо. Спочатку переконайтеся, що кластери насправді є чимось корисним багато чого легше придумати зовсім безглуздий результат кластеризації, ніж при хорошому кластеризації. Підготовка класифікатора до нецільових кластерів не призведе до значного результату.