फाइबोनैचि क्लस्टर

DBSCAN (घनत्व-आधारित अनुप्रयोगों का शोर के साथ स्थानिक क्लस्टरिंग) 1996 में प्रस्तावित एक सामान्य रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला असुरक्षित क्लस्टरिंग एल्गोरिदम है।

फाइबोनैचि क्लस्टर

वर्गों के क्लस्टर योग के भीतर WCSS की गणना करने के लिए, आप सबसे पहले दिए गए बिंदु और उस केंद्रक के बीच यूक्लिडियन दूरी (नीचे चित्र देखें) का पता लगाएं, जिस पर इसे सौंपा गया है। फिर आप क्लस्टर में सभी बिंदुओं के लिए इस प्रक्रिया को पुनरावृत्त करते हैं, और फिर क्लस्टर के लिए मानों को जोड़ते हैं और अंकों की संख्या से विभाजित करते हैं।

इंटरकस्टर दूरी: इंटरक्लस्टर दूरी दो अलग-अलग समूहों से संबंधित दो वस्तुओं के बीच की दूरी है। यह 5 प्रकार का होता है – सिंगल लिंकेज डिस्टेंस: सिंगल लिंकेज दूरी दो अलग-अलग समूहों से संबंधित दो वस्तुओं के बीच की निकटतम दूरी है जिसे परिभाषित किया गया है –

आप क्लस्टरिंग में यूक्लिडियन दूरी की गणना कैसे करते हैं?

केन्द्रक AB, CD के सभी डेटा बिंदुओं के बीच वर्ग यूक्लिडियन दूरी की गणना करें। उदाहरण के लिए A(2,3) और AB (4,2) के बीच की दूरी s = (2–4)² + (3–2)² द्वारा दी जा सकती है।

इंटर-क्लास क्लस्टर क्लस्टर सेंटर के साथ डेटा पॉइंट के बीच की दूरी को दर्शाता है, इस बीच इंट्रा-क्लास क्लस्टर एक क्लस्टर के डेटा पॉइंट के बीच की दूरी को दूसरे क्लस्टर में दूसरे डेटा पॉइंट के साथ दिखाता है।

K-मीन्स और K Medoids में क्या अंतर है?

K- साधन कुल चुकता त्रुटि को कम करने का प्रयास करता है, जबकि k-medoids एक क्लस्टर में फाइबोनैचि क्लस्टर होने के लिए लेबल किए गए बिंदुओं और उस क्लस्टर के केंद्र के रूप में निर्दिष्ट बिंदु के बीच असमानताओं के योग को कम करता है। k -means एल्गोरिथम के विपरीत, k -medoids डेटापॉइंट्स को केंद्र (मेडोइड्स या उदाहरण) के रूप में चुनता है।

डन इंडेक्स क्लस्टरिंग के मूल्यांकन का एक तरीका है। एक उच्च मूल्य बेहतर है। इसकी गणना सबसे कम इंटरक्लस्टर दूरी (यानी किन्हीं दो क्लस्टर सेंट्रोइड्स के बीच की सबसे छोटी दूरी) के रूप में की जाती है, जिसे उच्चतम इंट्राक्लस्टर दूरी (यानी।

अंतर दूरी क्या है?

अंतर-क्लस्टर दूरी दो अलग-अलग समूहों के बीच की दूरी के बजाय क्लस्टर के सदस्यों के बीच की दूरी है। एक अच्छा दूरी उपाय समान वस्तुओं के बीच एक छोटी दूरी लौटाएगा और ऐसे क्लस्टर उत्पन्न करेगा जो कड़े हैं, और इसलिए एक दूसरे से अधिक विश्वसनीय रूप से भेदभाव किया जाता है।

दूरी के लिए हल करने के लिए दूरी d = st के सूत्र का उपयोग करें, या दूरी गति समय समय के बराबर होती है। दर और गति समान हैं क्योंकि वे दोनों प्रति इकाई समय में कुछ दूरी का प्रतिनिधित्व करते हैं जैसे मील प्रति घंटा या किलोमीटर प्रति घंटा। यदि फाइबोनैचि क्लस्टर दर r गति s के समान है, r = s = d/t।

फ़ाइलें: प्रकाशनों

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फाइबोनैचि क्लस्टर्स

फाइबोनैचि क्लस्टर्स

तकनीकी विश्लेषण में उपयोग किए जाने वाला उपकरण जो विभिन्न संख्या में फिबोनैचि रिट्रेसमेंट्स को जोड़ता है, जो सभी अलग-अलग ऊंचा फाइबोनैचि क्लस्टर और चढ़ाव से बनाए गए हैं फिबोनैचि क्लस्टर, संकेतक हैं जो आमतौर पर मूल्य चार्ट के किनारे पाए जाते हैं और विभिन्न स्तरों के छायांकन के साथ क्षैतिज सलाखों की एक श्रृंखला की तरह दिखते हैं। प्रत्येक रिट्रेसमेंट स्तर जो कि दूसरे के साथ ओवरलैप होता है, उस मूल्य स्तर पर साइड गहरा पर क्षैतिज पट्टी बनाता है समर्थन और प्रतिरोध के सबसे महत्वपूर्ण स्तर पाए जाते हैं, जहां फाइबोनाचि क्लस्टर सबसे अंधेरा है।

स्क्रैच से DBSCAN एल्गोरिथम और कार्यान्वयन को समझना

डीबीएससीएएन क्या है?
DBSCAN (शोर के साथ अनुप्रयोगों का घनत्व-आधारित स्थानिक क्लस्टरिंग) 1996 में प्रस्तावित एक सामान्य रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला असुरक्षित क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म है। सबसे प्रसिद्ध K-मीन के विपरीत, DBSCAN को क्लस्टर की संख्या निर्दिष्ट करने की आवश्यकता नहीं है। यह स्वचालित रूप से आपके इनपुट डेटा और मापदंडों के आधार पर क्लस्टर की संख्या का पता लगा सकता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि DBSCAN मनमाने आकार के क्लस्टर ढूंढ सकता है जो k- साधन खोजने में सक्षम नहीं हैं। उदाहरण के लिए, एक क्लस्टर एक अलग क्लस्टर से घिरा हुआ है।
इसके अलावा, DBSCAN शोर और आउटलेयर को संभाल सकता है। सभी बाहरी लोगों की पहचान की जाएगी और उन्हें किसी भी क्लस्टर में वर्गीकृत किए बिना चिह्नित किया जाएगा। इसलिए, DBSCAN का उपयोग विसंगति का पता लगाने (बाहरी पहचान) के लिए भी किया जा सकता है
इससे पहले कि हम प्रीसडीकोड पर एक नज़र डालें, हमें पहले कुछ बुनियादी अवधारणाओं और शर्तों को समझना होगा। ईपीएस, मिनपिट, सीधे घनत्व-पहुंच योग्य, घनत्व-पहुंच योग्य, घनत्व-जुड़ा हुआ, मुख्य बिंदु और सीमा बिंदु
सबसे पहले, दो पैरामीटर हैं जिन्हें हमें DBSCAN, Eps और MinPts के लिए सेट करने की आवश्यकता है।

Altcoins भूत के भूतों को फिर से खोल देता है

अन्य क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजारों के लिए, बिटकॉइन की तुलना में ड्रॉप और रिबाउंड अभी भी अधिक हैं। पिछले दो दिनों में कीमत आसमान छू गई है और समर्थन स्तर से नीचे पहुंच गई है। हालांकि, रेंगना लगभग तुरंत बरामद हुआ।

कुल altcoin बाजार मूल्य (TradingView)

नीचे गिरने और 2018 के भालू बाजार स्तर (लगभग $ 37 बिलियन) तक पहुंचने के बाद, $ 52 बिलियन के वर्तमान स्तर को समर्थन के रूप में उपयोग किया जा रहा है। यह $ 60 बिलियन से ऊपर की सीमा के बीच में पलटाव की संभावना है।

इसके अलावा, निवेशक एक बार फिर से बाजार में आने से पहले इस सीमा में अपनी हिस्सेदारी बढ़ाना चाहते हैं। हालाँकि, क्रैश क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार में दीर्घकालिक अल्पकालिक स्थिति पैदा कर सकता है।