ClusterBox Histogramm Binary Options Indicator – Екілік Options көрсеткіштері

Екілік опциялар брокерлерінің рейтингі 2020:

Алексей «Кластер» Авдюхин

Приветствую! Меня зовут Алексей, но друзья обычно называют меня Кластером.

Ещё со школы я интересуюсь программированием, а в последнее время увлекаюсь ещё и электротехникой. Помимо этого интересуюсь видеоиграми как искусством. И хоть сам я уже почти не играю, мне нравится комбинировать эти увлечения в самых безумных сочетаниях.

ClusterBox Histogramm Binary Options Indicator – Екілік Options көрсеткіштері

İlk olarak sql’de index mantığından biraz bahsedelim. Bildiğiniz gibi sql’de yazdığımız sorgulara göre bize sonuçlar döner fakat sql bu sonuçların geleceğini nereden biliyor gibi bir soru sorabilirsiniz. Indexleme mantığı örneğin bir emniyet şubesindeki dosyaların isme veya TC numarasına göre sıralanması veya kitaplardaki indeks mantığı ile aynıdır. Aşağıdaki örnekler ile daha net anlayacağınızı umuyorum.

Sql server’da 2 farkı indexleme yöntemi vardır.

  • Clustered Index (kümelenmiş, sıralanmış)
  • Non-Clustered Index (kümelenmemiş, sıralanmamış)

Clustered Index

Clustered kümelenmiş, sıralanmış anlamına gelir. Tıpkı auto increment numara verdiğiniz Id kolonu gibi işlem görür. Zaten sql’de auto increment ve primary key olarak belirlediğiniz kolon otomatik olarak clustered index olur. Yani bir tabloda sadece bir clustered index bulunur.

Peki bu sıralı indexin amacı nedir? Büyük veritabanı örneği olması açısından emniyet şubesinden temiz kağıdı almaya gittiğinizi düşünün. Tam adınızı söylediniz ve sizinle ilgilenen kişi ilgili dosyaların olduğu odaya gitti ve rafları tek tek kontrol ediyor. Çünkü dosyalar sıralı konulmamış ve hepsine tek tek bakması gerekiyor. Bulunması neredeyse imkansız. Halbuki isme göre sıralanmış olsalardı nereye bakması gerektiğini bilecek ve dosyanızı çok daha kısa zamanda bulacaktı. Sql’de clustered index mantığını bu şekilde kullanır.

Bu şekilde bir sorgu çalıştırdığınızda sql K harfi haricindeki tüm isimleri atlayıp ilgili sonuçları size görüntüleyecektir.

Clustered index, b-tree yani dengeli ağaç yapısına sahiptir ve veriler leaf denilen seviyelerde tutulur.

Екілік опциялар брокерлерінің рейтингі 2020:

sql index, b-tree

Clustered index’in aksine veriler sıralı şekilde tutulmaz. Yine b-tree yapısındadır, verinin kendisi değil nerede olduğu (adresi) leaf seviyesinde tutulur. Buna en iyi örnekte bir kitaptır. Kitabın başında hangi sayfada hangi konu olduğu belirtilir. İncelemek veya aramak istediğiniz bir şeyi tüm sayfalara tek tek göz atmaktansa indeks sayesinde çok daha hızlı bir şekilde bulursunuz.

Tabloda birden fazla non-clustered index bulunabilir. Maksimum sayı sql server 2008’ten bu yana tüm sürümler için 999 olarak belirlenmiştir.

How to measure loss of performance of clustering by applying dimensionality reduction

Let’s suppose I have a given dataset with $n$ features. Having a data-centric approach, I would like to measure the loss of performance of applying a given dimensionnality reduction technique, for a given clustering algorithm.

The dimensionality reduction part doesn’t matter to the point that my problem could be seen as a symmetric problem, that is how well do I over/under-perform if I get a dataset with more/less features.

In other words I would like to benchmark several couples of (dimensionality reducer, clustering algo) considered as black-boxes. The only thing I suppose I know, is the dataset I have and its number of features before and after the dimension modification step : $n$ and say $n+m$ where $m\in \mathbb Z$.

Is there any measure of clustering performance that allows me to compare the results of the clustering algorithm before and after the alteration of dimension?

I am aware of a number of clustering performance metrics, I would like to know the ‘best’ ones in my particular case.

Thanks in advance.

This is why «best» is between pythonic quotation marks gung.

As far as i know, clustering rely on a distance (often euclidean). Many metrics also rely on distances, and it is somewhat natural to use the same distance for clustering and evaluating clustering. Some other metrics don’t rely on a distance, at the cost of not being able to compare clustering on different datasets (rank index).

The point is to find a metric that meets the following requirements :

  1. different datasets dimensions (with one set included in the other)
  2. different resulting numbers of clusters
  3. eventually different number of points in the datatasets (this in not mandatory)

It should measure «how much» consistent are the clusters given by the augmentation or reduction of the dataset dimension compared to the clustering on the initial dataset.

Silhouette coefficient looks like a good candidate but maybe there is a more appropriate one or just a more sophisticated version.

Предположим, у меня есть данный набор данных с функциями $ n $. Имея подход, ориентированный на данные, я хотел бы измерить потерю производительности применения данного метода уменьшения размерности, для данного алгоритма кластеризации.

Часть сокращения размерности не имеет значения до такой степени, что моя проблема может рассматриваться как симметричная проблема, то есть насколько хорошо я над/недоработаю, если получаю набор данных с более/меньшими функциями.

Другими словами, я хотел бы сравнить несколько пар (редуктор размерности, кластерный алго), который считается черным ящиком. Единственное, что, как я полагаю, я знаю, это набор данных, который у меня есть, и количество его функций до и после этапа модификации измерения: $ n $ и $ n + m $, где $ m \ in \ mathbb Z $.

Есть ли какой-либо показатель производительности кластеризации, который позволяет мне сравнивать результаты алгоритма кластеризации до и после изменения размерности?

Мне известно о ряде показателей производительности кластеризации, я хотел бы узнать «лучшие» в моем конкретном случае.

Вот почему «лучше» между вещий кавычки Гун.

Насколько я знаю, кластеризация полагается на расстояние (часто евклидова). Многие метрики также полагаются на расстояния, и несколько естественным является использование того же расстояния для кластеризации и оценки кластеризации. Некоторые другие показатели не зависят от расстояния, ценой отсутствия возможности сравнивать кластеризацию на разных наборах данных (индекс ранга).

Дела в том, чтобы найти метрику, которая удовлетворяет следующие требования:

  1. различных размеров наборов данных (с одним набором включенного в других)
  2. различных полученных чисел кластеров
  3. в конечном счете, различное число пунктов в наборах данных (это необязательно)

Он должен измерять «насколько» согласованы кластеры, полученные дополнением или восстановлением по размеру набора данных по сравнению с кластеризацией на исходном наборе данных.

Коэффициент силуэтов выглядит как хороший кандидат, но, возможно, есть более подходящая или просто более сложная версия.

Позвольте мне знать,

Создан 27 апр. 15 2020-04-27 11:10:38 mbenkhemis

Екілік опциялар брокерлерінің рейтингі 2020:
Ақшаны қайда салу керек?
Пікір үстеу

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: