Welcome to the mini-project on feature scaling.
In the mini-project on K-means clustering, you clustered the data points.
And then at the end, we sort of gestured towards feature scaling as
something that could change the output of that clustering algorithm.
In this mini-project, you'll actually deploy the feature scaling yourself.
So you'll take the code from the K-means clustering algorithm and
add in the feature scaling.
And then in doing so,
you'll be recreating the steps that we took to make those new clusters.
.مرحبًا بكم في المشروع الصغير على قياس السمات
.في المشروع الصغير على نظام مجموعات k-means، قمنا بتجميع نقاط البيانات في مجموعة
وفي النهاية، أشرنا نوعًا ما إلى قياس السمات
.كشيء يمكن أن يغير المخرجات من خوارزمية تكوين أنظمة المجموعات
.في هذا المشروع الصغير، ستقومون بنشر قياس السمات بأنفسكم
وستأخذون التعليمة البرمجية من خوارزمية نظام مجموعات k-means
.وإضافتها في قياس السمات
،ومن خلال ذلك
.يتعين عليكم إعادة إنشاء الخطوات التي أخذناها لتكوين هذه المجموعات الجديدة
Bem-vindo ao miniprojeto sobre dimensionamento de recursos.
No miniprojeto sobre o agrupamento K-means, você agrupou os pontos de dados.
No final, apontamos para o dimensionamento de recursos como
algo que pode mudar a saída desse algoritmo de agrupamento.
Neste miniprojeto, você mesmo implantará o dimensionamento de recursos.
Você adicionará o código do algoritmo de agrupamento K-means
no dimensionamento de recursos.
Ao fazer isso,
você recriará as etapas que seguimos para criar esses novos grupos.
欢迎来到特征缩放的迷你项目
在 k-均值聚类的迷你项目中 你聚集了这些数据点
在最后 我们开始讨论特征缩放的内容
这可能会改变聚类算法的输出
在此迷你项目中 你会独立地实际运用特征缩放
你会把 k-均值聚类算法的代码
加入特征缩放
在这个过程中
你可以重复之前我们用于创造新集群的步骤