Медиана или силуэт что лучше: Мидиана инструкция по применению: показания, противопоказания, побочное действие – описание Midiana Таблетки, покрытые пленочной оболочкой (28674)

МИДИАНА отзывы

САМОЛЕЧЕНИЕ МОЖЕТ НАВРЕДИТЬ ВАШЕМУ ЗДОРОВЬЮ

Как влияют на печень таблетки и гормональные препараты

Функциональность печени заключается в обменных процессах, благодаря которым организм очищается и освобождается от вредных веществ. Чрезмерный прием медикаментов может негативно отразиться на работе органа и причинить серьезные проблемы, поскольку большая часть из них содержит химический активный состав.

Многие ошибочно полагают, что обычный нурофен или колдрекс не смогут нанести здоровью существенный урон и принимают препараты на свое усмотрение. Зачем идти к врачу и тратить время, когда можно зайти в аптеку и купить необходимое.

Содержание:

Как медикаменты действуют на печень

Некоторые лекарства могут спровоцировать не только тяжелые заболевания, но и привести к летальному исходу. Можно часто встретить нарушения функций органа, следствием чего становится медикаментозная токсичность.

На практике доказано, что неправильный и длительный прием препаратов оказывает не только пагубное влияние на печень, но и вызывает ряд заболеваний. Результаты последних исследований свидетельствуют о том, что у каждого третьего человека важный орган не здоров.

Обезвреживание лекарств

Процесс состоит из трех этапов, роль которых заключается в преобразовании, обезвреживании и выведении химических препаратов, попавших в организм. В ходе действий принимают участие ферментные элементы, образующие не менее опасные вещества, которые также нужно выводить.

Если человек принял алкоголь и следом выпил ибупрофен, токсический обмен веществ увеличивается в тысячу раз. Неправильное питание, постоянное употребление алкоголя, прием медикаментов, например бромгексин, в большом количестве приводят к недееспособности системы обезвреживания. Результат — накопление жировых клеток, воспалительный процесс, нарушение желчного оттока, отмирание клеток.

Какие препараты вредны для печени

Нет лекарств, которые относятся к числу безопасных. В следствие не контролированного приема все препараты могут негативно отразиться на работе печени.

Перечень наиболее опасных препаратов:

• жаропонижающие. К категории относятся медикаменты, содержащие парацетамол — аспирин, диклофенак, нурофен. Препараты часто используют, чтобы снять головную боль, симптомы простуды, боли в спине. Уровень причиненного вреда будет зависеть от дозы. Последствие длительного употребления может привести к печеночной недостаточности;

• антибиотики. Они помогли сохранить жизни многих людей, однако злоупотребление в профилактических целях может причинить серьезный вред печени. Одни виды негативно отражаются на работе иммунной системы, другие приводят к нарушению желчного оттока, третьи провоцируют повреждение мембранных клеток органа. К опасной категории относятся эритромицин, рифампицин, тетрациклин;

• гормональные. Лекарства гормонального типа наносят печени серьезный вред и могут стать причиной появлений патологий. Нарушения провоцируют гормональные контрацептивы. Длительный прием ведет к риску возникновения тромбозов, застою камням, повреждению клеток печени;

• противоаллергические. Ежегодно число аллергиков увеличивается, поэтому препараты являются востребованными. Причина появления аллергии заключается в нарушенном цикле обезвреживания печенью токсических веществ. Устраняя аллергические симптомы, можно навредить печени, так и не вылечив болезнь;

• противовоспалительные. Могут оказывать комплексное действие, лекарства принимают в качестве жаропонижающего и обезболивающего. Длительный прием категорически запрещен, так как может пострадать не только печень, но и другие жизненно важные органы.

Как уберечь печень при приеме лекарств

Исключить полное лечение медикаментами нельзя, но можно сохранить здоровье печени, если выполнять простые рекомендации:

• консультироваться с врачом и не заниматься самолечением. Чаще всего патологию печени провоцирует неправильный прием препаратов в неограниченных количествах. Народные методы также способствуют появлению побочных эффектов;

• принимать лекарства нужно строго по инструкции. Не следует продлевать срок лечения, не посоветовавшись со специалистом;

• в период лечения запрещено употребление алкоголь;

• нельзя самостоятельно совмещать комбинированные медикаменты.

Чтобы не нанести вред организму, к лечению нужно подходить серьезно, соблюдать предписания специалиста и фармакологической фирмы, изготавливающей препараты.

Кому стоит быть осторожным

Важное значение имеют пол, возрастная категория, генетические особенности. До трех лет печень уязвима у детей, после 40 — у всех. На обмен веществ влияют беременность, нерегулярное питание, постоянные стрессы.

Люди, имеющие хронические заболевания и перенесшие острые болезни печени, также принадлежат к группе риска.

Как выявить опасность и защитить печень

Если во время приема медикаментов наблюдается тошнота, рвота, пропадает аппетит, моча приобретает темный вид, значит нужно обратиться к врачу, который направит на обследование. Обследоваться можно за один день. Во время процедуры пациент узнает о состоянии печени, лекарствах, причиняющих риск. Если полученная информация покажет отклонения от нормы, предстоит сделать более тщательную диагностику.

Гепатопротекторы способны защитить важный орган и устранить отрицательное действие медикаментов. К группе препаратов, восстанавливающих печень, относятся:

• лекарства силимарина;

• аминокислоты;

• фосфолипиды эссенциальные;

• желчные кислоты.

Как правильно чистить печень

Печень считается одним из сложных органов, здоровье которого можно вернуть естественным путем, без применения медикаментов. Нужно вести активный образ жизни, принимать сбалансированную пищу, больше времени проводить на свежем воздухе.

Есть лекарства, способные улучшить функции органа, тем не менее это тоже медикаменты, способные причинить вред. Чтобы назначить правильный курс, понадобится консультация гепатолога.

Метод локтя против оценки силуэта — что лучше?

В этом посте вы узнаете о двух различных методах, которые можно использовать для поиска оптимального количества кластеров в кластеризации K-средних. Эти методы обычно называют методом локтя и анализом силуэта . Выбор оптимального количества кластеров является ключом к применению алгоритма кластеризации к набору данных. Как специалист по данным, знание этих двух методов определения оптимального количества кластеров может оказаться очень полезным, в то время как в этом отношении вы можете прочитать подробные сообщения о следующем:

В этом посте мы будем использовать библиотеку визуализации машинного обучения YellowBricks для создания графика, связанного с методом локтя и баллом по силуэту.В этом сообщении рассматриваются следующие темы:

• График метода отвода и график анализа силуэта
• Какой метод использовать — метод локтя или оценка по силуэту

Метод локтя / график SSE и график анализа силуэта

В этом разделе вы узнаете, как создать график SSE и график силуэта для определения оптимального количества кластеров в кластеризации K-средних. Напомним, что SSE представляет собой сумму квадратов ошибок внутри кластера, рассчитанную с использованием евклидова расстояния.

Вот код Python с использованием библиотеки YellowBricks для метода Elbow / графика SSE, созданного с использованием набора данных SKLearn IRIS. В методе локтя, где строится линейный график SSE, если линейная диаграмма выглядит как рука, тогда «локоть» на руке — это значение k , которое является лучшим.

из наборов данных импорта sklearn
из sklearn.cluster импорт KMeans
из yellowbrick.cluster импортировать KElbowVisualizer
#
# Загрузить набор данных IRIS
#
iris = datasets.load_iris ()
X = iris.data
y = радужная оболочка.цель
#
# Создайте экземпляр модели кластеризации и визуализатора
#
km = KMeans (random_state = 42)
визуализатор = KElbowVisualizer (км, k = (2,10))

visualizer.fit (X) # Подгоняем данные под визуализатор
visualizer.show () # Завершаем и визуализируем фигуру
 

Вот как будет выглядеть график Elbow / SSE. Согласно графику, приведенному ниже, для n_clusters = 4, который представляет изгиб, вы начинаете видеть убывающую отдачу при увеличении k . Линия начинает выглядеть линейной.

Вот код Python с использованием библиотеки YellowBricks для анализа / построения графиков Silhouette:

из наборов данных импорта sklearn
из sklearn.cluster импорт KMeans
импортировать matplotlib.pyplot как plt
из yellowbrick.cluster импорт SilhouetteVisualizer
#
# Загрузить набор данных IRIS
#
iris = datasets.load_iris ()
X = iris.data
y = iris.target
 
fig, ax = plt.subplots (3, 2, figsize = (15,8))
для i в [2, 3, 4, 5, 6, 7]:
    '' '
    Создайте экземпляр KMeans для разного количества кластеров
    '' '
    km = KMeans (n_clusters = i, init = 'k-means ++', n_init = 10, max_iter = 100, random_state = 42)
    q, mod = divmod (i, 2)
    '' '
    Создайте экземпляр SilhouetteVisualizer с экземпляром KMeans
    Установите визуализатор
    '' '
    visualizer = SilhouetteVisualizer (km, colors = 'yellowbrick', ax = ax [q-1] [mod])
    визуализатор.подходит (X)
 

Вот как будет выглядеть силуэтный график для разного количества кластеров от 2 до 7 кластеров.

Какой метод использовать — метод локтя против Silhouette Score

Метод локтя / график SSE и метод силуэта могут использоваться взаимозаменяемо на основе деталей, представленных на графиках. Может быть хорошей идеей использовать оба графика, чтобы убедиться, что вы выбрали наиболее оптимальное количество кластеров.

В методе локтя, где строится линейный график SSE, если линейная диаграмма выглядит как рука, то «локоть» на руке — это наилучшее значение k . Это точка, откуда уменьшение SSE начинает выглядеть линейно.

Анализ силуэта / оценки и соответствующие графики силуэта имеют преимущество перед методом , поскольку можно оценивать кластеры по нескольким критериям , таким как следующие, и весьма вероятно, что в конечном итоге можно будет определить наиболее оптимальное количество кластеров в K-средствах.Графики силуэтов, показанные ниже, были созданы на основе набора данных Sklearn IRIS .

• Соответствует ли график Silhouette всех кластеров среднему значению Silhouette. Если график силуэта для одного из кластеров падает ниже среднего балла по силуэту, можно отклонить это количество кластеров. Таким образом, выбор n_clusters = 4 будет неоптимальным.

• Существуют ли большие колебания в размере кластерных графиков.Если есть более широкие колебания, подобные приведенным ниже, количество кластеров является неоптимальным. На диаграмме ниже вы можете увидеть широкие колебания: у одного кластера оценка ниже среднего, у другого очень большой, а у третьего — посередине. Таким образом, выбор n_clusters = 5 будет неоптимальным.

• Однородна ли толщина графика силуэта кластеров. Если есть кластеры неоднородной толщины, количество кластеров неоптимально.На диаграмме ниже вы увидите, что два графика силуэта кластера имеют неоднородную толщину, причем один намного толще другого. Таким образом, выбор n_clusters = 2 будет неоптимальным.

Приведенный выше график силуэта для n_clusters = 3 выглядит наиболее подходящим, чем другие, поскольку он хорошо сочетается со всеми тремя критериями измерения ( баллы ниже среднего балла по силуэту, большие колебания размера участка и неоднородная толщина).Вот как выглядит сюжет:

Выводы

Вот краткое изложение того, что вы узнали о том, какой метод вне локтя и показатель Silhouette использовать для поиска оптимального количества кластеров в кластеризации K-средних:

• При использовании метода изгиба ищите точку, с которой график SSE начинает выглядеть линейно. Другими словами, снижение SSE после этого не сильно.
• При использовании графика Silhouette ищите количество кластеров, график всех кластеров которых превышает средний балл Silhouette, в основном имеют одинаковую толщину и не имеют значительных колебаний в размере.
• Вы также можете использовать как график SSE / Elbow, так и график Silhouette, чтобы убедиться, что вы выбрали наиболее оптимальное количество кластеров в кластеризации K-средних.

Кластерный анализ K-средних · Руководство по программированию UC Business Analytics R

Кластеризация — это широкий набор методов для поиска подгрупп наблюдений в наборе данных. Когда мы группируем наблюдения, мы хотим, чтобы наблюдения в одной группе были похожими, а наблюдения в разных группах — разными. Поскольку нет переменной ответа, это неконтролируемый метод, который подразумевает, что он пытается найти отношения между наблюдениями без обучения с помощью переменной ответа.Кластеризация позволяет нам определить, какие наблюдения похожи, и потенциально распределить их по категориям. Кластеризация K-средних — это самый простой и наиболее часто используемый метод кластеризации для разделения набора данных на набор из k групп.

тл; др

Это руководство служит введением в метод кластеризации k-средних.

1. Требования к репликации: что вам понадобится для воспроизведения анализа в этом руководстве
2. Подготовка данных: Подготовка наших данных для кластерного анализа
3. Кластеризация мер расстояния: понимание того, как измерять различия в наблюдениях
4. Кластеризация K-средних: расчеты и методы для создания K подгрупп данных
5. Определение оптимальных кластеров: определение правильного количества кластеров для группировки данных

Требования к репликации

Чтобы воспроизвести анализ этого руководства, вам необходимо загрузить следующие пакеты:

  library (tidyverse) # манипуляции с данными
библиотека (кластер) # алгоритмы кластеризации
библиотека (factoextra) # алгоритмы кластеризации и визуализация
  

Подготовка данных

Для выполнения кластерного анализа в R, как правило, данные должны быть подготовлены следующим образом:

1. Строки — это наблюдения (отдельные лица), а столбцы — переменные
2. Любое отсутствующее значение в данных должно быть удалено или оценено.
3. Данные должны быть стандартизированы (т. Е. Масштабированы), чтобы сделать переменные сопоставимыми. Напомним, что стандартизация заключается в преобразовании переменных таким образом, чтобы они имели нулевое среднее значение и единицу стандартного отклонения.

Здесь мы воспользуемся встроенным набором данных R USArrests , который содержит статистику арестов на 100 000 жителей за нападения, убийства и изнасилования в каждом из 50 штатов США в 1973 году. Он также включает процент от Население, проживающее в городской местности

Чтобы удалить любое отсутствующее значение, которое может присутствовать в данных, введите следующее:

Поскольку мы не хотим, чтобы алгоритм кластеризации зависел от произвольной единицы переменной, мы начинаем с масштабирования / стандартизации данных с помощью функции R масштаб :

  df <- масштаб (df)
голова (df)
## Нападение с убийством Изнасилование UrbanPop
## Алабама 1.24256408 0,7828393 -0,5209066 -0,003416473
## Аляска 0.50786248 1.1068225 -1.2117642 2.484202941
## Аризона 0,07163341 1,4788032 0,9989801 1,042878388
## Арканзас 0,23234938 0,2308680 -1,0735927 -0,184916602
## Калифорния 0,27826823 1,2628144 1,7589234 2,067820292
## Колорадо 0,02571456 0,3988593 0,8608085 1,864967207
  

Меры расстояния кластеризации

Классификация наблюдений на группы требует некоторых методов для вычисления расстояния или (несходства) между каждой парой наблюдений.Результат этого вычисления известен как матрица несходства или расстояния. Есть много методов для вычисления этой информации о расстоянии; выбор меры расстояния является критическим шагом в кластеризации. Он определяет, как вычисляется схожесть двух элементов (x, y), и влияет на форму кластеров.

Выбор меры расстояния - важный шаг в кластеризации. Он определяет, как вычисляется схожесть двух элементов (x, y), и влияет на форму кластеров.Классические методы измерения расстояний - это евклидово и манхэттенское расстояние , которые определены следующим образом:

Евклидово расстояние:

Расстояние до Манхэттена:

Где x и y - два вектора длиной n .

Существуют и другие меры несходства, такие как расстояния на основе корреляции, которые широко используются для анализа данных экспрессии генов. Расстояние на основе корреляции определяется путем вычитания коэффициента корреляции из 1.Могут использоваться различные типы методов корреляции, такие как:

Расстояние корреляции Пирсона:

Расстояние корреляции Спирмена:

Метод корреляции Спирмена вычисляет корреляцию между рангом x и рангом y переменных.

Где и.

Расстояние корреляции Кендалла:

Метод корреляции Кендалла измеряет соответствие между ранжированием переменных x и y .Общее количество возможных пар x с y наблюдениями составляет n (n - 1) / 2 , где n - это размер x и y . Начните с сортировки пар по значениям x . Если x и y коррелируют, то они будут иметь одинаковые порядки относительного ранга. Теперь, для каждого подсчитайте количество (согласных пар (c)) и количество (несовместимых пар (d)).

Расстояние корреляции Кендалла определяется следующим образом:

Выбор меры расстояния очень важен, так как он сильно влияет на результаты кластеризации.Для наиболее распространенного программного обеспечения кластеризации мерой расстояния по умолчанию является евклидово расстояние. Однако, в зависимости от типа данных и вопросов исследования, могут быть предпочтительны другие меры несходства, и вы должны знать о возможных вариантах.

В R легко вычислить и визуализировать матрицу расстояний с помощью функций get_dist и fviz_dist из пакета factoextra R. Это начинает показывать, какие состояния имеют большие различия (красный цвет) по сравнению с теми, которые кажутся довольно похожими (бирюзовый).

• get_dist : для вычисления матрицы расстояний между строками матрицы данных. По умолчанию вычисляется евклидово расстояние; однако, get_dist также поддерживает дистанционное управление, описанное в уравнениях 2-5 выше, а также другие.
• fviz_dist : для визуализации матрицы расстояний

  расстояние <- get_dist (df)
fviz_dist (distance, gradient = list (low = "# 00AFBB", mid = "white", high = "# FC4E07"))
  

Кластеризация K-средних

Кластеризация K-средних - это наиболее часто используемый алгоритм неконтролируемого машинного обучения для разделения заданного набора данных на набор из k групп (т.е. k кластеров), где k представляет количество групп, предварительно заданное аналитиком. Он классифицирует объекты по нескольким группам (т. Е. Кластерам), так что объекты в одном и том же кластере являются как можно более похожими (т. Е. Высокое внутриклассовое сходство), тогда как объекты из разных кластеров как можно более различны (т. Е. Низкое межклассовое сходство). классовое сходство). При кластеризации k-средних каждый кластер представлен своим центром (т. Е. Центроидом), который соответствует среднему значению точек, назначенных кластеру.

Основная идея

Основная идея кластеризации k-средних состоит в определении кластеров таким образом, чтобы общая вариация внутри кластера (известная как общая вариация внутри кластера) была минимальной. Доступно несколько алгоритмов k-средних. Стандартный алгоритм - это Алгоритм Хартигана-Вонга (1979), который определяет общую вариацию внутри кластера как сумму квадратов расстояний евклидовых расстояний между элементами и соответствующим центроидом:

где:

• - точка данных, принадлежащая кластеру
• - среднее значение баллов, присвоенных кластеру

Каждое наблюдение () назначается данному кластеру таким образом, чтобы сумма квадратов (SS) расстояния наблюдения до назначенных им центров кластера () была минимальной.

Мы определяем общую вариацию внутри кластера следующим образом:

Общая сумма внутри кластера квадрата измеряет компактность (то есть качество) кластеризации, и мы хотим, чтобы она была как можно меньше.

Алгоритм K-средних

Первым шагом при использовании кластеризации k-средних является указание количества кластеров (k), которые будут сгенерированы в окончательном решении. Алгоритм начинается со случайного выбора k объектов из набора данных, которые служат начальными центрами для кластеров.Выбранные объекты также известны как средние кластеры или центроиды. Затем каждому из оставшихся объектов присваивается ближайший к нему центроид, где ближайший определяется с использованием евклидова расстояния (уравнение 1) между объектом и кластером. иметь в виду. Этот шаг называется «этапом назначения кластера». После этапа присваивания алгоритм вычисляет новое среднее значение для каждого кластера. Термин «кластерное обновление центроидов» используется для разработки этого шага. Теперь, когда центры были пересчитаны, каждое наблюдение проверяется снова, чтобы увидеть, может ли оно быть ближе к другому кластеру.Все объекты повторно переназначаются обновленными средствами кластера. Этапы назначения кластера и обновления центроида повторяются итеративно до тех пор, пока назначения кластера перестают меняться (т.е. пока не будет достигнута сходимость ). То есть кластеры, сформированные в текущей итерации, такие же, как кластеры, полученные в предыдущей итерации.

Алгоритм K-средних можно резюмировать следующим образом:

1. Укажите количество кластеров (K), которые должен создать (аналитик)
2. Выбрать случайным образом k объектов из набора данных в качестве начальных центров кластера или средства
3. Присваивает каждому наблюдению ближайший центроид на основе евклидова расстояния между объектом и центроидом
4. Для каждого из k кластеров обновите центроид кластера, вычислив новые средние значения всех точек данных в кластере.Центроид K-го кластера - это вектор длиной p , содержащий средние значения всех переменных для наблюдений. в k-м кластере; p - количество переменных.
5. Итеративно минимизировать сумму в пределах суммы квадратов (уравнение 7). То есть повторяйте шаги 3 и 4 до тех пор, пока назначения кластера не перестанут меняться или пока не будет достигнуто максимальное количество итераций. По умолчанию программное обеспечение R использует 10 в качестве значения по умолчанию. для максимального количества итераций.

Вычисление кластеризации k-средних в R

Мы можем вычислить k-среднее в R с помощью функции kmeans .Здесь данные сгруппированы в два кластера ( центр = 2 ). Функция kmeans также имеет параметр nstart , который пытается выполнить несколько начальных конфигураций и сообщает о наилучшей из них. Например, добавление nstart = 25 сгенерирует 25 начальных конфигураций. Этот подход часто рекомендуется.

  k2 <- kmeans (df, центры = 2, nstart = 25)
ул (к2)
## Список из 9
## $ cluster: Named int [1:50] 1 1 1 2 1 1 2 2 1 1 ...
##..- attr (*, "names") = chr [1:50] "Алабама" "Аляска" "Аризона" "Арканзас" ...
## $ center: num [1: 2, 1: 4] 1,005 -0,67 1,014 -0,676 0,198 ...
## ..- attr (*, "dimnames") = Список из 2
## .. .. $: chr [1: 2] "1" "2"
## .. .. $: chr [1: 4] "Убийство" "Нападение" "UrbanPop" "Изнасилование"
## $ totss: число 196
## $ insidess: num [1: 2] 46,7 56,1
## $ tot.withinss: число 103
## $ betweenss: число 93.1
## $ size: int [1: 2] 20 30
## $ iter: int 1
## $ ifault: int 0
## - attr (*, "класс") = chr "kmeans"
  

Вывод команды kmeans представляет собой список с несколькими битами информации.Самый важный из них:

• кластер : вектор целых чисел (от 1: k), указывающий кластер, которому назначена каждая точка.
• центры : матрица кластерных центров.
• totss : Общая сумма квадратов.
• insidess : Вектор суммы квадратов внутри кластера, один компонент на кластер.
• tot.withinss : Общая сумма квадратов внутри кластера, то есть сумма (внутри кластера).
• междуss : сумма квадратов между кластерами, то есть $ totss-tot.withinss $.
• размер : количество точек в каждом кластере.

Если мы распечатаем результаты, мы увидим, что наши группировки привели к 2 размерам кластеров: 30 и 20. Мы видим центры кластеров (средние значения) для двух групп по четырем переменным ( Убийство, Нападение, UrbanPop, Изнасилование ). ). Мы также получаем назначение кластера для каждого наблюдения (т.е.Алабама была отнесена к кластеру 2, Арканзас - к кластеру 1 и т. Д.).

  к2
## К-означает кластеризацию с 2 кластерами размером 20, 30
##
## Кластер означает:
## Нападение с убийством Изнасилование UrbanPop
## 1 1.004934 1.0138274 0.1975853 0.8469650
## 2 -0,669956 -0,6758849 -0,1317235 -0,5646433
##
## Вектор кластеризации:
## Алабама Аляска Аризона Арканзас Калифорния
## 1 1 1 2 1
## Колорадо Коннектикут Делавэр Флорида Джорджия
## 1 2 2 1 1
## Гавайи Айдахо Иллинойс Индиана Айова
## 2 2 1 2 2
## Канзас Кентукки Луизиана Мэн Мэриленд
## 2 2 1 2 1
## Массачусетс Мичиган Миннесота Миссисипи Миссури
## 2 1 2 1 1
## Монтана Небраска Невада Нью-Гэмпшир Нью-Джерси
## 2 2 1 2 2
## Нью-Мексико Нью-Йорк Северная Каролина Северная Дакота Огайо
## 1 1 1 2 2
## Оклахома Орегон Пенсильвания Род-Айленд Южная Каролина
## 2 2 2 2 1
## Южная Дакота Теннесси Техас Юта Вермонт
## 2 1 1 2 2
## Вирджиния Вашингтон Западная Вирджиния Висконсин Вайоминг
## 2 2 2 2 2
##
## Внутри кластера сумма квадратов по кластеру:
## [1] 46.74796 56.11445
## (between_SS / total_SS = 47,5%)
##
## Доступные компоненты:
##
## [1] "кластер" "центры" "общение" "внутри"
## [5] "tot.withinss" "betweenss" "size" "iter"
## [9] "если нет"
  

Мы также можем просмотреть наши результаты, используя fviz_cluster . Это хорошая иллюстрация кластеров. Если имеется более двух измерений (переменных) fviz_cluster выполнит анализ главных компонентов (PCA) и построит точки данных в соответствии с первыми двумя основными компонентами, которые объясняют большую часть дисперсии.

  fviz_cluster (k2, data = df)
  

В качестве альтернативы вы можете использовать стандартные диаграммы разброса пар, чтобы проиллюстрировать кластеры по сравнению с исходными переменными.

  df%>%
  as_tibble ()%>%
  мутировать (кластер = k2 $ кластер,
         state = row.names (USArrests))%>%
  ggplot (aes (UrbanPop, Убийство, цвет = фактор (кластер), метка = состояние)) +
  geom_text ()
  

Поскольку количество кластеров (k) должно быть установлено перед запуском алгоритма, часто бывает выгодно использовать несколько различных значений k и исследовать различия в результатах.Мы можем выполнить тот же процесс для 3, 4 и 5 кластеров, и результаты показаны на рисунке:

  k3 <- kmeans (df, центры = 3, nstart = 25)
k4 <- kmeans (df, центры = 4, nstart = 25)
k5 <- kmeans (df, центры = 5, nstart = 25)

# график для сравнения
p1 <- fviz_cluster (k2, geom = "point", data = df) + ggtitle ("k = 2")
p2 <- fviz_cluster (k3, geom = "point", data = df) + ggtitle ("k = 3")
p3 <- fviz_cluster (k4, geom = "point", data = df) + ggtitle ("k = 4")
p4 <- fviz_cluster (k5, geom = "point", data = df) + ggtitle ("k = 5")

библиотека (gridExtra)
сетка.аранжировать (p1, p2, p3, p4, nrow = 2)
  

Хотя эта визуальная оценка говорит нам, где происходят истинные удлинения (или не возникают, например, кластеры 2 и 4 на графике k = 5) между кластерами, она не говорит нам, какое количество кластеров является оптимальным.

Определение оптимальных кластеров

Как вы помните, аналитик указывает количество используемых кластеров; желательно, чтобы аналитик хотел использовать оптимальное количество кластеров. В помощь аналитику ниже объясняются три наиболее популярных метода определения оптимальных кластеров, в том числе:

1. Отводной метод
2. Метод силуэта
3. Статистика разрыва

Метод отвода

Напомним, что основная идея методов разделения кластера, таких как кластеризация k-средних, состоит в том, чтобы определить кластеры таким образом, чтобы общая вариация внутри кластера (известная как общая вариация внутри кластера или общая сумма квадратов внутри кластера) была минимальной. :

, где - кластер, а - вариация внутри кластера.Общая сумма квадратов внутри кластера (wss) измеряет компактность кластеризации, и мы хотим, чтобы она была как можно меньше. Таким образом, мы можем использовать следующий алгоритм для определения оптимальных кластеров:

1. Вычислить алгоритм кластеризации (например, кластеризацию k-средних) для различных значений k . Например, изменяя k от 1 до 10 кластеров
2. Для каждого k вычислить общую сумму квадратов внутри кластера (wss)
3. Постройте кривую wss в зависимости от количества кластеров k .
4. Местоположение изгиба (колена) на графике обычно рассматривается как индикатор соответствующего количества кластеров.

Мы можем реализовать это в R с помощью следующего кода. Результаты показывают, что 4 - оптимальное количество кластеров, так как это похоже на изгиб колена (или локтя).

  набор. Семян (123)

# функция для вычисления общей суммы квадратов внутри кластера
wss <- function (k) {
  kmeans (df, k, nstart = 10) $ tot.withinss
}

# Вычислить и построить wss для k = 1 до k = 15
k.значения <- 1:15

# извлечь wss для 2-15 кластеров
wss_values ​​<- map_dbl (k.values, wss)

сюжет (k.values, wss_values,
       type = "b", pch = 19, frame = FALSE,
       xlab = "Количество кластеров K",
       ylab = "Общая сумма квадратов внутри кластера")
  

К счастью, этот процесс вычисления «метода локтя» был заключен в одну функцию ( fviz_nbclust ):

  набор. Семян (123)

fviz_nbclust (df, kmeans, method = "wss")
  

Метод среднего силуэта

Короче говоря, метод среднего силуэта измеряет качество кластеризации.То есть он определяет, насколько хорошо каждый объект находится в своем кластере. Высокая средняя ширина силуэта указывает на хорошую кластеризацию. Метод среднего силуэта вычисляет средний силуэт наблюдений для различных значений k . Оптимальное количество кластеров k - это то, которое максимизирует средний силуэт в диапазоне возможных значений для k .

Мы можем использовать функцию silhouette в пакете кластеров, чтобы вычислить среднюю ширину силуэта.Следующий код вычисляет этот подход для 1–15 кластеров. Результаты показывают, что 2 кластера максимизируют средние значения силуэта, а 4 кластера являются вторым оптимальным числом кластеров.

  # функция для вычисления среднего силуэта для k кластеров
avg_sil <- function (k) {
  km.res <- kmeans (df, center = k, nstart = 25)
  ss <- силуэт (km.res $ cluster, dist (df))
  среднее (сс [, 3])
}

# Вычислить и построить wss для k = 2 до k = 15
k.значения <- 2:15

# извлекаем средний силуэт для 2-15 кластеров
avg_sil_values ​​<- map_dbl (k.значения, avg_sil)

сюжет (k.values, avg_sil_values,
       type = "b", pch = 19, frame = FALSE,
       xlab = "Количество кластеров K",
       ylab = "Средние силуэты")
  

Подобно методу изгиба, этот процесс для вычисления «метода среднего силуэта» был заключен в одну функцию ( fviz_nbclust ):

  fviz_nbclust (df, kmeans, method = "silhouette")
  

Статистический метод разрыва

Статистика разрыва была опубликована Р.Тибширани, Г. Вальтер и Т. Хасти (Стэндфордский университет, 2001 г.). Подход может быть применен к любому методу кластеризации (то есть кластеризации K-средних, иерархической кластеризации). Статистика разрыва сравнивает общую внутрикластерную вариацию для различных значений k с их ожидаемыми значениями при нулевом эталонном распределении данных (то есть распределении без явной кластеризации). Базовый набор данных создается с использованием моделирования процесса выборки методом Монте-Карло. То есть для каждой переменной () в наборе данных мы вычисляем ее диапазон и равномерно генерируем значения для n точек от минимального до максимального интервала.

Для наблюдаемых и справочных данных общая внутрикластерная вариация вычисляется с использованием различных значений k . Статистика зазора для данного k определяется следующим образом:

Где означает ожидание при размере выборки n от эталонного распределения. определяется с помощью начальной загрузки (B) путем создания B копий базовых наборов данных и вычисления среднего значения. Статистика разрыва измеряет отклонение наблюдаемого значения от его ожидаемого значения при нулевой гипотезе.Оценка оптимальных кластеров () будет максимальным значением. Это означает, что структура кластеризации далека от равномерного распределения точек.

Вкратце алгоритм включает следующие шаги:

1. Сгруппируйте наблюдаемые данные, варьируя количество кластеров от, и вычислите соответствующие.
2. Сгенерируйте B эталонных наборов данных и сгруппируйте каждый из них с различным количеством кластеров. Вычислите оценочную статистику разрыва, представленную в ур.9.
3. Позвольте вычислить стандартное отклонение и определить.
4. Выберите количество кластеров как наименьшее k такое, что.

Для вычисления метода статистики разрыва мы можем использовать функцию clusterGap , которая предоставляет статистику разрыва и стандартную ошибку для выходных данных.

  # вычислить статистику разрыва
набор. семян (123)
gap_stat <- clusterGap (df, FUN = kmeans, nstart = 25,
                    K.max = 10, B = 50)
# Распечатать результат
print (gap_stat, method = "firstmax")
## Статистика разрыва кластеризации ["clusterGap"] из вызова:
## clusterGap (x = df, FUNcluster = kmeans, K.макс = 10, B = 50, nstart = 25)
## B = 50 смоделированных эталонных наборов, k = 1..10; spaceH0 = "scaledPCA"
## -> Количество кластеров (метод firstmax): 4
## logW E.logW gap SE.sim
## [1,] 3,458369 3,638250 0,1798804 0,03653200
## [2,] 3,135112 3,371452 0,2363409 0,03394132
## [3,] 2,977727 3,235385 0,2576588 0,03635372
## [4,] 2,826221 3,120441 0,2942199 0,03615597
## [5,] 2,738868 3,020288 0,2814197 0,03950085
## [6,] 2,669860 2,933533 0,2636730 0,03957994
## [7,] 2,598748 2.855759 0,2570109 0,03809451
## [8,] 2,531626 2,784000 0,2523744 0,03869283
## [9,] 2,468162 2,716498 0,2483355 0,03971815
## [10,] 2,394884 2,652241 0,2573567 0,04104674
  

Мы можем визуализировать результаты с помощью fviz_gap_stat , который предлагает четыре кластера в качестве оптимального количества кластеров.

В дополнение к этим обычно используемым подходам, пакет NbClust , опубликованный Charrad et al., 2014, предоставляет 30 индексов для определения соответствующего количества кластеров и предлагает пользователям лучшую схему кластеризации на основе различных результатов, полученных путем варьирования всех комбинации количества кластеров, мер расстояния и методов кластеризации.

Поскольку большинство из этих подходов предлагают 4 в качестве оптимальных кластеров, мы можем выполнить окончательный анализ и извлечь результаты, используя 4 кластера.

  # Вычислить кластеризацию k-средних с k = 4
набор. семян (123)
final <- kmeans (df, 4, nstart = 25)
печать (окончательная)
## Кластеризация K-средних с 4 кластерами размером 13, 16, 13, 8
##
## Кластер означает:
## Нападение с убийством Изнасилование UrbanPop
## 1 -0.9615407 -1.1066010 -0.9301069 -0.96676331
## 2 -0,4894375 -0.3826001 0,5758298 -0,26165379
## 3 0,6950701 1,0394414 0,7226370 1,27693964
## 4 1,4118898 0,8743346 -0,8145211 0,01927104
##
## Вектор кластеризации:
## Алабама Аляска Аризона Арканзас Калифорния
## 4 3 3 4 3
## Колорадо Коннектикут Делавэр Флорида Джорджия
## 3 2 2 3 4
## Гавайи Айдахо Иллинойс Индиана Айова
## 2 1 3 2 1
## Канзас Кентукки Луизиана Мэн Мэриленд
## 2 1 4 1 3
## Массачусетс Мичиган Миннесота Миссисипи Миссури
## 2 3 1 4 3
## Монтана Небраска Невада Нью-Гэмпшир Нью-Джерси
## 1 1 3 1 2
## Нью-Мексико Нью-Йорк Северная Каролина Северная Дакота Огайо
## 3 3 4 1 2
## Оклахома Орегон Пенсильвания Род-Айленд Южная Каролина
## 2 2 2 2 4
## Южная Дакота Теннесси Техас Юта Вермонт
## 1 4 3 2 1
## Вирджиния Вашингтон Западная Вирджиния Висконсин Вайоминг
## 2 2 1 1 2
##
## Внутри кластера сумма квадратов по кластеру:
## [1] 11.952463 16.212213 19.922437 8.316061
## (между_СС / всего_СС = 71,2%)
##
## Доступные компоненты:
##
## [1] "кластер" "центры" "общение" "внутри"
## [5] "tot.withinss" "betweenss" "size" "iter"
## [9] "если нет"
  

Мы можем визуализировать результаты, используя fviz_cluster :

  fviz_cluster (окончательный, data = df)
  

И мы можем извлечь кластеры и добавить к нашим исходным данным, чтобы сделать некоторую описательную статистику на уровне кластера:

  США аресты%>%
  mutate (Cluster = final $ cluster)%>%
  group_by (кластер)%>%
  summarise_all ("среднее")
## # Стол: 4 × 5
## Cluster Murder Assault UrbanPop Rape
##     
## 1 1 3.60000 78.53846 52.07692 12.17692
## 2 2 5,65625 138,87500 73,87500 18,78125
## 3 3 10.81538 257.38462 76.00000 33.19231
## 4 4 13.93750 243.62500 53.75000 21.41250
  

Кластеризация K-средних - очень простой и быстрый алгоритм. Кроме того, он может эффективно работать с очень большими наборами данных. Однако у подхода k-средних есть некоторые недостатки.

Одним из потенциальных недостатков кластеризации K-средних является то, что она требует от нас предварительного указания количества кластеров.Иерархическая кластеризация - это альтернативный подход, который не требует от нас привязки к конкретному выбору кластеров. Иерархическая кластеризация имеет дополнительное преимущество перед кластеризацией K-средних в том, что она приводит к привлекательному древовидному представлению наблюдений, называемому дендрограммой. В следующем учебном пособии будет продемонстрирован подход иерархической кластеризации.

Дополнительным недостатком K-средних является то, что они чувствительны к выбросам, и могут возникнуть разные результаты, если вы измените порядок данных.Подход кластеризации Partitioning Around Medoids (PAM) менее чувствителен к выбросам и обеспечивает надежную альтернативу k-средствам для работы в таких ситуациях. В следующем учебном пособии будет продемонстрирован подход к кластеризации PAM.

На данный момент вы можете узнать больше о методах кластеризации:

Выбор лучшего электронного станка для резки ремесел - сравните Silhouette, Cricut и многое другое

Покупка раскройного станка может быть важным решением. На рынке представлено несколько различных типов фрез, и все они обладают уникальными характеристиками.Большинство мастеров предпочитают покупать станки Silhouette или Cricut, но есть и другие варианты. Cricut - лучшая машина для резки для вас? Вы бы предпочли альтернативу Cricut? Ваш выбор будет во многом зависеть от того, какой тип поделок вы хотите сделать и какие функции вам понадобятся в машине.

Выбор лучшего электронного станка для резки ремесел

Я выделю уникальные особенности каждой машины, чтобы облегчить ваше решение и помочь вам найти лучшую электронную режущую машину, включая альтернативы Cricut.Независимо от того, выбираете ли вы Cricut против Silhouette или Cricut против Brother, прочтите следующую информацию и решите, какая машина лучше всего подходит для ваших нужд.

Альтернатива Cricut - Машины для силуэтов

Silhouette отлично подходят для людей, которые любят разрабатывать собственные проекты и управлять ими. Программное обеспечение Design Studio требует небольшого обучения, но вы можете легко изменять проекты в соответствии со своими потребностями, стирая кое-что здесь и там, добавляя текст или рисуя новые линии.Магазин дизайна Silhouette предлагает изображения и проекты под ключ по невысокой цене, но по мере того, как вы поправляетесь, вы можете легко настроить эти проекты в соответствии со своими потребностями. Вы также можете вырезать любой шрифт, который установлен на вашем компьютере. Вы можете работать в бесплатной версии программного обеспечения Design Studio или можете приобрести обновление программного обеспечения Designer Edition.

Обновление Designer Edition позволяет вырезать файлы SVG (векторные файлы), открывает возможности для использования со стразами, имеет улучшенный ластик, нож и режущие инструменты и многое другое.Самое приятное то, что вам не нужно подключение к Интернету для использования вашего программного обеспечения. Если Интернет выйдет из строя, вы все равно сможете пользоваться своим устройством.

Tracing - еще одна уникальная особенность машин Silhouette. Вы можете отслеживать и вырезать изображения, которые загружаете на свой компьютер. Например, если у вас есть логотип, который вы хотите сделать «вырезанным», вы можете использовать функцию трассировки, чтобы преобразовать его в файл для вырезания. Мой муж владеет небольшим бизнесом, и я смогла отследить его логотип и создать виниловые наклейки, рубашки и многое другое для его бизнеса.Другой пример: если у вас есть изображение, такое как jpg-файл милой панды, которое вы хотите вырезать, вы можете загрузить его в свою программу, отследить его и использовать функцию «распечатать и вырезать» для печати изображения. Затем вы можете отрезать машинку по внешнему краю панды. Это одна из моих любимых функций станка Silhouette, так как вы можете создавать действительно уникальные проекты.

Silhouette предлагает целую линейку машин в разных ценовых диапазонах, размерах и с разными характеристиками:

1.Силуэт Cameo Machines

Silhouette Cameo - моя любимая машина в линейке Silhouette America, и Cameo становятся все лучше и лучше. Новая и более мощная Cameo 4 с шириной режущей поверхности 12 дюймов является новейшей 12-дюймовой моделью, а теперь появились машины большего размера, которые режут шириной 15 и 20 дюймов. На всех машинах Silhouette работает программное обеспечение Silhouette Studio, которое поставляется с ним. Самое замечательное в этом программном обеспечении то, что вам не нужно работать с подключением к Интернету.Вы можете работать офлайн! Вы также можете приобрести обновление программного обеспечения Designer Edition, если хотите разблокировать больше функций редактирования дизайнеров.

Silhouette Cameo 4– Silhouette Cameo 4 - новейшая машина, обладающая некоторыми впечатляющими новыми функциями. Эта Камея сильнее и быстрее, чем когда-либо. У него есть сила резания 5000 грамм, что на 1000 грамм больше, чем у сопоставимого Cricut Maker (4000 грамм), который помогает резать более толстые материалы. Бывшая модель Cameo 3 имела режущее усилие всего 210 граммов, так что Cameo 4 - это настоящий апгрейд.Что касается скорости, Cameo 4 режет в 3 раза быстрее, чем предыдущая Cameo 3. Он также поставляется с новыми инструментами, которых у Cameo 3 не было, такими как инструменты Kraft и Rotary, которые помогают при резке таких вещей, как пробковое дерево, кожа и т. Д. ДСП и прочее. Эксклюзивный инструмент Punch Tool - это специальный инструмент, который помогает создавать точки отсечения для работы с винилом. Эти новые инструменты имеют встроенные датчики, поэтому ваша машина может определить, какой инструмент вставлен в держатель. Как это круто? Cameo 4 по-прежнему может резать винил длиной до 10 футов и шириной 12 дюймов, но теперь он поставляется со встроенным устройством подачи виниловых рулонов (новинка!) С поперечным резаком, чтобы отрезать виниловый рулон, когда вы закончите резку. .

Как и предыдущие машины Cameo, Cameo 4 имеет беспроводную связь, может печатать и вырезать, а также имеет возможность «отслеживать», что является уникальной особенностью машин Silhouette. Cameo 4 имеет больший зазор (3 мм против 2 мм) для более толстых материалов, таких как пробковое дерево, кожа, но по-прежнему может резать такие вещи, как картон, пергамент, ацетат и бумага. Он использует программное обеспечение Silhouette Studio, которое входит в комплект поставки вашей машины, или обновляет программное обеспечение до Designer Edition, чтобы разблокировать дополнительные функции. Если вы планируете приобрести дополнительные машины или хотите иметь возможность импортировать и сохранять вырезанные файлы в других форматах, таких как EPS или SVG, вы захотите проверить программное обеспечение более высокого уровня, чем программное обеспечение Designer Edition.Программное обеспечение Silhouette Studio Business Edition предоставит вам еще больше возможностей для редактирования и сохранения.

Silhouette Cameo Plus 15 ″ - Silhouette Cameo Plus позволяет выполнять более крупные проекты с его шириной резки 15 дюймов и может резать до 60 футов в длину с помощью встроенного рулонного устройства подачи. Эта функция отлично подходит для создания больших трехмерных бумажных проектов с матом шириной 12 дюймов или виниловых наклеек большего размера с использованием роликов шириной 15 дюймов, особенно для тех, кто хочет открыть небольшой домашний бизнес.Эта машина также имеет усилие резания 5000 грамм, что на 1000 грамм больше, чем у сопоставимого Cricut Maker (4000 грамм), что помогает резать более толстые материалы. Как и Cameo 4, Silhouette Cameo Plus также имеет встроенный рулонный податчик, встроенный поперечный резак для обрезки материалов, он обеспечивает зазор 3 мм для более толстых материалов, он имеет автоматическое обнаружение лезвия и инструмента с помощью встроенного датчики. Он также использует программное обеспечение Silhouette Studio, которое входит в комплект вашей машины, или обновляет программное обеспечение до Designer Edition, чтобы разблокировать дополнительные функции.Если вы планируете приобрести дополнительные машины или хотите иметь возможность импортировать и сохранять вырезанные файлы в других форматах, таких как EPS или SVG, вы захотите проверить программное обеспечение более высокого уровня, чем программное обеспечение Designer Edition. Программное обеспечение Silhouette Studio Business Edition предоставит вам еще больше возможностей для редактирования и сохранения.

Silhouette Cameo Pro 24 ″ - Резак Silhouette Cameo Pro шириной 24 ″ - новейшая машина, и это следующий уровень по размеру. Теперь вы можете резать как профессионал, но с легкостью изучения удобного программного обеспечения Silhouette.PRO открывает двери в новый мир средств массовой информации, проектов и возможностей для новичков или в качестве дополнения к мастерской любого опытного мастера Silhouette. Роликовые питатели могут вмещать рулоны материала размером до 24 дюймов, или вы можете легко отрегулировать ролики для размещения материала другой ширины, например, 12 дюймов или 15 дюймов, в зависимости от материалов, которые у вас есть под рукой, и он включает в себя рулонный питатель, чтобы помочь материалы подаются правильно. Он включает в себя датчик загрузки, который поможет вам легко загружать материалы, не скручивая их и не перекручивая.

Эта машина профессионального размера вмещает 24-дюймовый коврик и включает платформу для поддержки мата при выполнении работ по резке. Детали рулонного устройства подачи и опорная платформа удобно расположены вместе, обеспечивая удобное хранение, когда они не используются. Как и Cameo 4, машина Silhouette Cameo Pro также имеет встроенный рулонный податчик, встроенный поперечный резак для обрезки материалов, он обеспечивает зазор 3 мм для более толстых материалов, он имеет автоматическое обнаружение лезвия и инструмента с помощью встроенного устройства. в датчиках.Он также использует программное обеспечение Silhouette Studio, которое входит в комплект вашей машины, или обновляет программное обеспечение до Designer Edition, чтобы разблокировать дополнительные функции. Если вы планируете приобрести дополнительные машины или хотите иметь возможность импортировать и сохранять вырезанные файлы в других форматах, таких как EPS или SVG, вы захотите проверить программное обеспечение более высокого уровня, чем программное обеспечение Designer Edition. Программное обеспечение Silhouette Studio Business Edition предоставит вам еще больше возможностей для редактирования и сохранения. Silhouette Cameo Pro станет отличным вариантом для тех, кто хочет начать свой бизнес по производству винила.

2. Машина для создания портретов силуэтов

Silhouette Portrait Machine 3 имеет многие из тех же функций, что и Cameo, такие как Bluetooth и автоматический нож, но он имеет меньшие размеры, 8 дюймов в ширину, что делает его компактным и легким. Вы можете приобрести аппарат Silhouette Portrait 3 по более низкой цене, и он займет меньше места в области вашего ремесла. Однако, если вы думаете, что захотите выполнять более крупные 3D-проекты, такие как коробки или подарочные пакеты, или вырезать высокие виниловые надписи, вам понадобится машина большего размера.Новейшая машина Silhouette Portrait 3 может похвастаться 8-дюймовой шириной режущей области, разрезает до 60 футов в длину и автоматически определяет инструменты Silhouette для резки, рисования и многого другого. Зазор меньше, чем у Silhouette Cameo, всего 2 мм, поэтому он может резать только более тонкие материалы, такие как картон или винил. Он также имеет возможности Bluetooth, имеет возможность печатать и вырезать и использует то же программное обеспечение Silhouette Studio и обновления программного обеспечения. Он также использует программное обеспечение Silhouette Studio, которое входит в комплект вашей машины, или обновляет программное обеспечение до Designer Edition, чтобы разблокировать дополнительные функции.Если вы планируете приобрести дополнительные машины или хотите иметь возможность импортировать и сохранять вырезанные файлы в других форматах, таких как EPS или SVG, вы захотите проверить программное обеспечение более высокого уровня, чем программное обеспечение Designer Edition. Программное обеспечение Silhouette Studio Business Edition предоставит вам еще больше возможностей для редактирования и сохранения.

3. Куриный силуэт

Машина Silhouette Curio - это классная маленькая машинка, и я считаю, что она должна быть машиной, которая дополняет Cameo или Portrait.Ширина зоны резки составляет 8,5 дюймов, но вы можете подавать в машину более толстые материалы с большей площадью зазора. Увеличенный зазор (5 мм) под роликовой балкой позволяет загружать в машину более толстые материалы. Протравите толстый металл или сделайте набросок на дереве толщиной до 5 мм и с помощью режущего лезвия 2 мм или крафт-бумаги прорежьте материалы толщиной до 2 мм. Машина Curio открывает доступ к функциям штриховки, травления, тиснения, тиснения и двойной каретки в мощном программном обеспечении для дизайна Silhouette Studio.Если это ваша первая машина Silhouette, я бы порекомендовал Cameo, но если вы хотите попробовать что-нибудь особенное, Curio для вас.

Cricut Machines: сравнение и обзоры

Cricut - это линейка Cricut Explore Machine и Cricut Maker Machines, которые превосходят старые машины Cricut Expression. Они известны простотой выполнения проектов под ключ и бесшумной резкой. Компания Cricut создала упрощенное программное обеспечение, и вы можете покупать файлы прямо у них за минимальную плату или загружать свои собственные файлы SVG.Вы также можете вырезать любой шрифт, который установлен на вашем компьютере. Он разрезается до 11,75 x 23,5, и довольно просто скопировать проекты из файлов, которые вы покупаете. Хотя программное обеспечение для проектирования довольно легко освоить, теперь оно позволяет много манипулировать вашими собственными проектами. Если вы дизайнер, вы будете разочарованы ограниченными возможностями дизайна программного обеспечения. Также обратите внимание, что для использования Explore у вас должно быть подключение к Интернету.

Если у вас нестабильный Интернет, использование вашего компьютера будет проблемой.Также были некоторые проблемы совместимости компьютеров с некоторыми машинами Cricut. Убедитесь, что операционная система вашего компьютера будет работать с вашим компьютером, поскольку было несколько проблем с компьютерами, которые не работали с некоторыми операционными системами.

Вы можете вырезать все виды материалов, например винил, картон, бумагу, ДСП, кожу, тонкое дерево и многое, многое другое. Cricut Explore и Cricut Maker имеют очень мощные двигатели и позволяют резать бумагу различной толщины. Возможность резать более толстые материалы - одна из основных уникальных особенностей этих машин, которая отличает их от Cameo и других машин.Больше всего меня впечатлила его способность резать дерево и кожу.

Еще одна особенность новейших станков Cricut, которая отличает их от других станков, заключается в том, что они могут рисовать и резать одновременно. У них есть прорези как для лезвия, так и для ручки. Это значительно сэкономит время, если вы делаете карточки и такие, для которых требуются обе эти функции. Силуэт тоже рисует и режет, но вы должны остановиться и перейти от лезвия к ручке и наоборот.

1. Машины Cricut Maker

Машина Cricut Maker 3 - Машина Cricut Maker 3 обладает большинством тех же функций, что и оригинальная машина Cricut Maker.Он режет с давлением 4000 граммов и может разрезать кожу, древесно-стружечную плиту, пробку и большинство других материалов толщиной до 2,44 мм. И хотя машины Cricut Explore, которые режут с усилием 400 граммов, могут также резать более толстые материалы, такие как бальзовое дерево, алюминий и ДСП, Cricut Maker может резать их быстрее, лучше и точнее. Еще одно важное отличие - это способ кроя ткани. Cricut Maker имеет вращающееся лезвие, которое продается отдельно. Лоскутным мастерам понравится эта функция, так как она позволяет разрезать ткань, не прибегая к приклеиванию задней части ткани перед резкой.Чтобы эта функция работала, вам необходимо приобрести тканевый коврик Cricut.

Новый Cricut Maker также может печатать и вырезать на цветной бумаге, а не на простой белой бумаге. Наиболее заметным отличием оригинального Cricut Maker от Cricut Maker 3 является возможность резать смарт-материалы марки Cricut (смарт-винил, смарт-картон и стикерную бумагу) без мата. Эти интеллектуальные материалы можно подавать непосредственно на ролики машины Cricut, или вы можете использовать роликовый податчик / устройство для резки материала Cricut, которое продается отдельно, для подачи материала.Кроме того, при резке этих «умных» материалов машина будет резать в 2 раза быстрее. Имейте в виду, что вам придется покупать материалы Smart марки Cricut, чтобы резать без мата и работать с более высокой скоростью резания в 2 раза. Также обратите внимание, что Cricut Maker 3 НЕ включает коврик в коробке, но вы можете приобрести его отдельно вместе с дополнительными инструментами или интеллектуальными материалами.

Cricut Maker Machine обладает большинством тех же потрясающих функций, что и Cricut Explore Machines, но режет с гораздо большей силой.С новым лезвием ножа он режет с усилием 4000 граммов и может прорезать кожу, древесно-стружечную плиту, пробковое дерево и большинство других материалов толщиной до 2,44 мм. И хотя Cricut Air Explore 2, который режет с усилием 400 граммов, также может резать более толстые материалы, такие как бальзовое дерево, алюминий и ДСП, Cricut Maker может резать их быстрее, лучше и точнее. Еще одно важное отличие - это способ кроя ткани.

В комплект Cricut Maker входит поворотное лезвие.Лоскутным мастерам понравится эта функция, так как она позволяет разрезать ткань, не прибегая к приклеиванию задней части ткани перед резкой. Чтобы эта функция работала, вам необходимо приобрести тканевый коврик Cricut. Новый Cricut Maker также может печатать и вырезать на цветной бумаге, а не на простой белой бумаге. Explore Air 2 может обнаруживать объекты только на белой бумаге, чтобы вырезать их вокруг. Если у вас есть старые картриджи Cricut от старых машин Cricut, вам понадобится адаптер для использования картриджей с этим устройством, в то время как Cricut Explore 2 имеет встроенный слот для использования картриджей.Адаптер картриджа выйдет в декабре 2017 года и будет подключаться прямо к USB-порту. Есть несколько других меньших отличий, таких как добавление USB-порта для зарядки вашего телефона или ipad и некоторых других отсеков для хранения инструментов. В целом, Cricut Maker - отличная машина и шаг вперед по сравнению с Cricut Explore 2 или 3.

2. Cricut Explore Machines

Машина Cricut Explore 3 - Cricut Explore 3 - новейшая машина Explore, которая присоединилась к семейству Cricut.От модели Cricut Explore Air 2 до модели Explore 3 произошло лишь несколько изменений. Наиболее заметным изменением является возможность резать смарт-материалы марки Cricut (смарт-винил, смарт-картон и стикерную бумагу) без мата. Эти интеллектуальные материалы можно подавать непосредственно на ролики машины Cricut, или вы можете использовать роликовый податчик / устройство для резки материала Cricut, которое продается отдельно, для подачи материала. Кроме того, при резке этих «умных» материалов машина будет резать в 2 раза быстрее.Имейте в виду, что вам придется покупать материалы марки Cricut, чтобы резать без мата и работать со скоростью резания в 2 раза быстрее. Другие небольшие изменения включают в себя избавление от шкалы на машине для настроек резки и несколько изменений кнопок. С Cricut Explore 3 вы можете настроить эти параметры в программном обеспечении прямо сейчас, и на одной стороне станка есть место для подстаканника для хранения инструментов. И Cricut Explore Air 2, и Cricut Explore 3 используют одни и те же инструменты. Как и Cricut Maker, еще одно обновление состоит в том, что Cricut Explore 3 может как печатать, так и вырезать на цветной и белой бумаге.Cricut Explore Air 2 может печатать и вырезать только белую бумагу, так что это отличное обновление. Как и предыдущие модели, Cricut Explore 3 работает с 6 различными инструментами для резки и украшения более 100 материалов, включая картон, винил, утюг, блестящую бумагу, пробку и склеенную ткань (продаются отдельно). Идеально подходит для чего угодно, от повседневных поделок до больших приключений своими руками. Если вы используете коврик, площадь разреза составляет 11,75 ″ x 11,75 ″, и обратите внимание, что мат не входит в комплект, это отдельная покупка.

Cricut Explore Air 2 Wireless - Прошли те времена, когда Cricuts резал только картриджами. Пользователи могут вырезать и рисовать до 2 раз быстрее с помощью беспроводной машины Cricut Explore Air 2. Чтобы ускорить резку, легко выбрать быстрый режим! Скорость резки - это самая большая разница между Explore Air Wireless 1 и 2. Беспроводная машина Cricut Explore Air 2 имеет встроенную функцию Bluetooth, и пользователь может управлять изображениями и вырезать их по беспроводной сети с ПК, iPad или MAC, как и обычный Cricut Explore Air Wireless.Cricut Explore Air 2 работает с 6 различными инструментами для вырезания и украшения более 100 материалов, включая картон, винил, утюг, блестящую бумагу, пробку и склеенную ткань (продаются отдельно), с площадью резки мата 11,75 ″ x 11,75 ″ . Обязательно проверьте, совместима ли операционная система вашего ПК или Mac. Некоторые операционные системы не работают с машинами Cricut Explore. Если вы ищете такие машины, как Cricut, но дешевле, эта более старая модель может быть отличным вариантом.

3.Машина Cricut Joy

Cricut Joy Machine - более новая Cricut Joy Machine - крошечная компактная машина, предназначенная для небольших проектов. Мне нравится, что он занимает меньше места в мастерской, всего 8,4 x 4,3 дюйма. Эта машина идеального размера для создания быстрой открытки или небольшой виниловой наклейки или этикеток для вашей кладовой. Размер коврика для резки, который входит в комплект, составляет всего 6,5 x 4,5 дюйма, или вы можете резать без коврика, если используете Cricut Joy Smart Materials, которые подаются непосредственно в машину.Cricut Joy может выполнять непрерывные пропилы на глубине до 4 футов и многократные пропилы на расстоянии до 20 футов, используя интеллектуальные материалы Cricut. (Доступен в вариантах «Винил», «Утюг HTV» и «Винил для этикеток».) Коврик для резки не требуется. Просто загрузите и вперед. Cricut Joy совместим с режущими и пишущими лезвиями / инструментами и может резать до 50 различных типов материалов. Cricut Joy отлично подходит для тех, кто не занимается крупными проектами. Цена невысока, но если вы хотите сделать большие виниловые разрезы, вам нужно будет использовать умные материалы марки Cricut.

Режущие машины Brother - альтернатива Cricut

За прошедшие годы компания Brother выпустила несколько крутых машин, которые конкурируют с Cricut и Silhouette. Благодаря своей технологии сканирования он уникален в своем классе. Он может сканировать что угодно и легко создавать линии разреза вокруг сканирования. Эта машина отлично подходит для людей, которые создают эскизы и хотят высечь их или хотят вырезать штампованные изображения, и она превосходит в том, что касается обнаружения и резки как внутри линий, так и за пределами линий дизайна.В машинах Brother используются стальные лезвия с качеством японского дизайна, это лезвие гарантирует, что вы всегда получите лучший рез, и они предлагают множество ковриков для различных материалов, таких как деликатная бумага, ткань, тонкие металлы и т. Д. Эти машины идеально подходят для квилтинговых и штамповочных машин!

1. Brother ScanNCut SDX 85

ScanNCut SDX 85 - это новейшая и самая известная машина от Brother, которая поставляется с некоторыми новыми классными модернизированными функциями по сравнению с предыдущими резаками Brother. Brother предлагает единственную серию машин для резки для дома и хобби со встроенным сканером.Он поставляется с функциями автоматического ножа и автоматической резки, при которых машина определяет толщину материала, который вы разрезаете, и настраивает себя самостоятельно - без необходимости возиться с настройками, если вы выберете. Эта крутая машина будет резать бумагу, ткань, винил, бальзам, кожзам и многое другое, она режет до 11,7 дюймов в ширину и, как и у Silhouette, 3 мм в толщину. Эти машины совместимы с матом 12 × 12 или матом 12 × 24 (продается отдельно), матом для сканирования (продается отдельно) или приобретают устройство подачи виниловых рулонов отдельно, чтобы разрезать винил длиной до 6 футов без мата.

могут сканировать штампы и вырезать их, а квилтеры могут сканировать выкройки и резать ткань. Он также отлично подходит для рисования эскизов. Функция сканирования, безусловно, лучшая функция этого аппарата. Так легко вырезать напечатанные наклейки или аккуратно вырезать детали изображения, отсканировав и заставив машину обрезать ваше изображение. Если вы хотите разрезать ткань, обратите внимание на продающиеся отдельно коврик для ткани Brother ScanNCut, держатель лезвия для ткани и лезвие для ткани. ScanNCut SDX 85 уже является беспроводным, что является отличной функцией, которая упрощает загрузку дизайнов и обновлений программного обеспечения.Вы можете управлять файлами с помощью бесплатного Canvasworkspace или отправлять файлы на компьютер по беспроводной сети. Мне также нравится простой в использовании сенсорный ЖК-дисплей с диагональю 3,47 дюйма для работы с файлами. В целом, у этой машины есть несколько интересных функций. Если вы хотите больше свободы в дизайне, попробуйте Silhouette или Cricut.

Расходные материалы для станков для электронной резки

Если вам нравится эта статья о сравнении электронных режущих машин, ознакомьтесь с нашими публикациями

Если вы любите голографический винил, ознакомьтесь с нашей публикацией о том, где найти голографический винил.

Является ли силуэт, Аллен хорошим местом для жизни?

Можно ли прогуляться по силуэту?

Качество жизни субъективно и может зависеть от множества факторов. В то время как некоторые покупатели жилья могут захотеть прогуляться по городу, который предлагает множество возможностей для занятий поближе к месту их проживания, другие могут предпочесть пригород с их тихими улицами, тишиной и покоем и близостью к открытым пространствам и природе. Для некоторых идея зависимости от машины неприемлема, в то время как для других разумное время в пути до любимой тусовки на выходных - мечта.

Принимая это во внимание, было бы здорово узнать, какие удобства доступны в окрестностях, и можете ли вы выполнить большинство своих повседневных задач пешком. У Silhouette, Allen есть оценка ходьбы 53 и велосипеда 68.

Ближайший аэропорт - аэропорт Даллас Лав Филд. Ближайшая к Силуэту, Аллен автострада - США-75.

Какие варианты общественного транспорта существуют в Silhouette?

Мы не можем найти ближайшие остановки общественного транспорта для Silhouette

Какие самые лучшие школы в Silhouette, Allen?

Определение хорошей школы может варьироваться в зависимости от того, что люди ищут - некоторые могут интересоваться школами с отличными спортивными программами, а другие могут искать школы, которые лучше готовят детей к высшему образованию.Поскольку перспектива может иметь значение, независимые органы, такие как Niche, присваивают школам рейтинги и обычно используются родителями для принятия решения. Тем не менее, вам рекомендуется проверить эти рейтинги через другие источники, включая посещение кампуса.

Неудивительно отметить, что в местах с государственными школами с высоким рейтингом, как правило, цены на жилье относительно выше из-за постоянного спроса на эти районы. Если у вас есть дети или вы планируете завести их в будущем, неплохо было бы проверить близлежащие школы и их рейтинги.Дженни Престон Эль (№7 в метро), Начальная школа Джеймса и Марджи Марион (№47 в метро), Начальная школа Дэвида и Линды Олсон (№34 в метро) входят в число 4 государственных начальных школ округа с рейтингом A + / A. Средняя школа Walter & Lois Curtis (№ 28 в метро), Средняя школа Леонарда Эванса-младшего (№ 191 в штате) среди средних школ округа. Центр первокурсников Лоури (№29 в метро), Средняя школа МакКинни (№147 в штате), Средняя школа Аллена (№137 в штате) среди средних школ округа.

Очень важно выбрать район с хорошей стабильностью рейтингов школ. Хотя в том районе, на который вы сейчас изучаете, могут быть отличные начальные школы для ваших маленьких детей, стоит изучить средние и старшие школы, в которых они вырастут. Соседние начальная школа, средняя школа и оценка качества средней школы от Niche очень похожи. Если у вас есть дети, и вы хотите, чтобы они постоянно росли в школе, этот район может стать хорошим местом для того, чтобы пустить корни надолго.

Данные о школах предоставлены как есть третьей стороной Niche. Пользователь несет ответственность за оценку всех источников информации. Пользователи должны посетить все веб-сайты школьных округов и лично посетить все школы, чтобы проверить и рассмотреть все данные, включая соответствие критериям.

Какие развлечения для детей в «Силуэт, Аллен»?

Для домохозяйств с детьми ключевую роль играет доступность близлежащих парков, детских площадок, детских садов, а также дошкольных учреждений с высоким рейтингом.В Силуэт, Аллен есть несколько парков и игровых площадок, в том числе Celebration Park, The Village Beach и Bradford Crossing Park. Эти игровые площадки предоставляют прекрасные возможности для отдыха как детям, так и взрослым. Семьи могут устроить приятный пикник в тени в летние месяцы или прогуляться по тропе, чтобы провести выходные с детьми.

Близость к хорошим детским садам чрезвычайно важна, особенно если родители работают полный рабочий день. Для молодых семей в Силуэт, Аллен, варианты по уходу за детьми включают школу Оук-Брук, дошкольную школу Cadence Academy, Fountain Park KinderCare и Primrose School of Eldorado.Близость к центрам неотложной медицинской помощи, таким как Центр неотложной помощи E-Care, CareNow и Центр неотложной помощи 1-го класса, также является плюсом.

Что рядом с силуэтом?

Будет ли район хорошим местом для жизни или нет, также может зависеть от близлежащих удобств. Высокая оценка ходьбы означает, что поблизости есть много мест, таких как магазины, рестораны, кафе, школы и т. Д. Хотя оценки ни в коем случае не идеальны, они являются хорошим индикатором того, что нужно делать в этих местах.Такие вещи, как близость к продуктовым магазинам, ресторанам и паркам, могут иметь огромное значение в вашей повседневной жизни.

Есть также множество ресторанов для жителей Силуэт, Аллен. Вы можете взять утреннюю чашку кофе в Allen Cafe, Saxbys Coffee или Sunview Cafe и устроить расслабленный бранч на выходных в Rudy's Country Store и Bar-B-Q, Whataburger или Taco Bueno. Десертные магазины, такие как Cold Stone Creamery, Braum's и Max's Donut Shop в Silhouette, Allen, - отличные варианты, чтобы удовлетворить ваши пристрастия к сладкому.Жители любят заказывать тако в ресторанах Fine Mexican Food от дяди Хулио, Gloria's или El Pollo Loco и гамбургеры в Hat Creek Burger Co., In-N-Out Burger или SONIC Drive In. SONIC Drive In, Whataburger или BJ's Restaurant & Brewhouse - отличные места для веселого ужина.

Силуэт, Аллен имеет довольно много продуктовых магазинов, включая Маркет-стрит, Whole Foods Market и Kroger.

Что можно делать в Silhouette?

Мы не можем найти чем заняться поблизости для Silhouette

Кто самый лучший интернет-провайдер в Silhouette, Allen?

Хороший доступ в Интернет и широкополосное соединение необходимы вне зависимости от того, работаете вы дома или нет.Варианты широкополосного подключения к Интернету в Silhouette, Allen включают спутниковое, ADSL, VDSL, наземное фиксированное беспроводное соединение и DOCSIS от 8 различных провайдеров. Вы можете получить скорость загрузки до 940 Мбит / с через DOCSIS на базе Charter Communications Inc.

Каковы уровни шума и качество воздуха в Silhouette, Allen?

Чаще всего, чем выше оценка ходьбы, тем выше шум. Так что, если вы чрезвычайно чувствительны к шуму и это абсолютно невыносимо, вам, возможно, придется выбрать район с более низким баллом ходьбы.

Стоит ли покупать дом в Силуэте, Аллен?

Средняя цена дома

637 305 долларов США

Есть один важный показатель того, насколько хорош район - количество домов, проданных в прошлом. Высокий процент домов, проданных в прошлом, скажем, за 5 лет, может указывать на то, что это перспективный район с людьми, которые хотят здесь поселиться. В то же время, район с низкими продажами домов, несмотря на то, что он был внесен в список на рынке, может указывать на то, что нынешние жители хотят переехать.Было бы неплохо поговорить с жителями этого района, чтобы понять, что им нравится или не нравится в жизни здесь.

В этом месяце на продажу выставлено 6 домов в Silhouette, Allen. Это на 50% больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, и. Общее количество домов, выставленных на продажу в городе Силуэт, Аллен, на 33% меньше, чем было в то же время год назад. В этом месяце в городе Силуэт, Аллен было продано 3 дома.

Вы также можете изучить несколько других факторов, прежде чем принять решение о переезде.Например, все ли дома по соседству выглядят почти одинаково? Это может означать, что ассоциация домовладельцев не будет наиболее подходящей. Есть ли место для парковки? Где бы припарковались ваши друзья и семья, когда они приедут к вам в гости? Ваш гараж уже может быть заполнен вашими собственными машинами. Насколько хорошо поддерживается район? Это может помочь вам определить, хотите ли вы жить рядом с такими соседями.

Дома на продажу в Silhouette

Сейчас нет домов на продажу в Silhouette.

Amazon.com: Silhouette Portrait 3 с 26 виниловыми листами Oracal 651, направляющими, ручками для рисования и многим другим: искусство, рукоделие и шитье

• Убедитесь, что это подходит введя номер вашей модели.
• Машина для резки винила Silhouette Portrait 3 с гарантией 1 год. Теперь можно обрезать рулоны носителя длиной от 8 дюймов до 60 футов.
• Bluetooth, автоматическая регулировка лезвия, 8-дюймовый коврик для резки, усовершенствованное автоматическое лезвие, адаптер для синей ручки для рисования
• 24 листа перманентного винила Oracal 651 в ассортименте - 12 дюймов x 12 дюймов каждый, упаковка из 24 ручек для эскизов, крючок, скребок для нанесения винила, 12 листов ленты для переноса премиум-класса.
• Руководство по нанесению винила от школы Silhouette - напечатано с полноцветными фотографиями плюс 20 электронных руководств (ссылка находится в карточке с идеями для винила), Учебный класс по онлайн-камее 3 - сокращение времени обучения и ускорение работы, членство на 1 месяц в Silhouette U - доступ до более чем 150 видеогидов, вопросов и ответов и многого другого, членство в Silhouette Club на 1 месяц - удивительные ежемесячные льготы от Silhouette.
• 100 эксклюзивных дизайнов с дополнительными 200+ бонусными дизайнами, 25 долларов США в виде цифровых загрузок из магазина дизайнов Silhouette (код 25 долларов США доступен при регистрации), программное обеспечение Studio для Windows Vista / Windows 7 и выше и Mac OS X 10.5.9 и выше, USB-шнур , Шнур питания 110В-240В.

подписок в магазине дизайна Silhouette |

Наконец-то вы прибыли! Ваша машина Silhouette полностью настроена и готова к работе, некоторые материалы для резки и идеи только и ждут, чтобы воплотить их в жизнь.Далее мы поговорим о покупке дизайнов и о четырех вещах, которые вам нужно знать о подписках в магазине дизайна Silhouette.

Go с общим планом подписки

Существует четыре основных типа подписок на двенадцать месяцев, которые вы можете приобрести: Базовая, Делюкс, Премиум и Бриллиант.

• Basic - это кредит на сумму 25 долларов США, но он стоит вам всего 9,99 доллара в месяц. Вы правильно прочитали. Вы получите больше за свои деньги.
• Deluxe принесет вам 50 долларов.00 кредитов, которые можно потратить в Design Store за 14,99 долларов США в месяц.
• Premium - это 150 долларов США в кредит, поэтому вы можете добавлять дизайны в свою коллекцию за 19,99 долларов в месяц.
• Diamond, высший уровень, дает вам кредиты на сумму 250 долларов США всего за 29,99 долларов США в месяц.

Есть два способа приобрести подписку. Один из способов - ежемесячно платить страховые взносы. Это идеально, если вы хотите отслеживать свои творческие расходы. Но если вы хотите сэкономить пять процентов от общей стоимости, вы можете оплатить всю годовую стоимость вперед и отложить дополнительную экономию на дополнительные материалы для проекта позже.

Или создайте индивидуальный план подписки

Знаете ли вы, что вы можете настроить план подписки в соответствии со своими потребностями? Если вам не нужна годовая подписка или вы используете машину для зарабатывания денег и нуждаетесь в большом количестве дизайнов, вы можете выбрать лучший тарифный план для себя. Для всех есть индивидуальный план.

Вы можете выбрать подписку на три, шесть или двенадцать месяцев. В эти временные рамки вы также можете выбрать, сколько в месяц вы хотите получать премию, с помощью удобного ползунка на странице подписки в вашей учетной записи Silhouette Design Store.

Выберите длину подписки слева, и серые полосы под ценами укажут на выбор тарифных планов. Всего есть двадцать вариантов, из которых вы можете выбрать!

Купи подписку, сэкономь

Основная причина, по которой вам нужна подписка, - это сэкономить деньги. Если у вас есть бесплатная учетная запись и вы покупаете каждое из изображений по одному, используя опцию оплаты по мере использования, они будут стоить около 0,99 доллара США каждое. С планом подписки вы можете загружать изображения по сниженной цене.

Например, в описанном выше двенадцатимесячном индивидуальном базовом плане вы не только приобретаете кредиты на сумму 35 долларов США за 11,99 доллара в месяц, но и средняя стоимость изображения снижается до 0,34 доллара США. Скидка увеличивается с каждым планом. Вы даже можете получить скидку, если настроите подписку на автоматическое продление. Таким образом, вы получаете экономию за счет экономии!

Кроме того, если у вас есть подписка Deluxe и вы израсходовали все свои кредиты, вы можете приобрести дополнительные дизайны со скидкой 25% от обычной цены.В тарифных планах Premium или Diamond скидка составляет 50% на дополнительные дизайны после того, как вы израсходуете свои ежемесячные кредиты.

Использовать кредиты в течение шестидесяти дней

Если вы не всегда используете все кредиты каждый месяц, вам понравится опция пролонгации. Оставшиеся кредиты будут автоматически переведены на следующий месяц, и вы сможете их использовать. Довольно здорово, да?

Они будут продлеваться на шестьдесят дней со дня их выдачи, так что у вас будет примерно два месяца, чтобы потратить эти кредиты.По истечении шестидесяти дней они истекают и исчезнут из вашей учетной записи. Не забудьте использовать их, если они у вас есть! Когда дело доходит до форм Design Store, больше всегда лучше.

План подписки, который вам следует выбрать, зависит от вашего творческого стиля и от того, как часто вы делаете вещи на своей машине Silhouette. Как только вы начнете открывать для себя проекты, вам откроется целый мир творчества. Надеюсь, вы нашли этот пост полезным при выборе подписки, которая наилучшим образом соответствует вашим потребностям. Если вы хотите узнать больше о доступных вариантах, перейдите на эту страницу для получения дополнительной информации.

К-среднее | K Means Clustering

Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon.

Введение

Не интересно делать прогнозы (поскольку у нас нет целевой / выходной переменной). Цель состоит в том, чтобы обнаружить интересные закономерности в данных, например, есть ли среди клиентов банка какие-либо подгруппы или «кластеры»?

Методы кластеризации используют необработанные данные для формирования кластеров на основе общих факторов среди различных точек данных.Сегментация клиентов для целевого маркетинга - одно из важнейших приложений алгоритма кластеризации.

Практическое применение кластеризации

Пусть розничная сеть с таким количеством магазинов в разных местах хочет в лучшем случае управлять магазинами и увеличивать продажи и производительность. Кластерный анализ может помочь розничной сети получить желаемое представление о демографических характеристиках клиентов, покупательском поведении и структуре спроса в разных местах.

Это поможет розничной сети в планировании ассортимента, планировании рекламных мероприятий и сравнительном анализе магазинов для повышения производительности и увеличения прибыли.

Кластерный анализ может быть полезен в области маркетинга. Кластерный анализ может помочь в сегментации и позиционировании рынка, а также в выявлении тестовых рынков для разработки новых продуктов.

Как менеджер интернет-магазина, вы хотели бы сгруппировать клиентов в разные кластеры, чтобы вы могли проводить индивидуальную маркетинговую кампанию для каждой группы.Вы не имеете в виду ярлык "хороший покупатель" или "плохой покупатель". Вам нужно просто посмотреть на закономерности в данных о клиентах, а затем попытаться найти сегменты. Здесь могут помочь методы кластеризации.

В области социальных сетей и социальных сетей кластерный анализ используется для выявления похожих сообществ в более крупных группах.

также широко используется в области биологии и медицины, например, для секвенирования семейств генов, генетической кластеризации человека, построения групп генов и кластеризации организмов по видам и т. Д.

Важные факторы, которые необходимо учитывать при использовании алгоритма K-средних

Определенные факторы могут повлиять на эффективность конечных кластеров, сформированных при использовании кластеризации k-средних. Итак, мы должны учитывать следующие факторы при решении бизнес-задач с использованием алгоритма кластеризации K-средних.

1. Количество кластеров (K): Количество кластеров, в которые вы хотите сгруппировать точки данных, должно быть заранее определено.

2. Начальные значения / начальные значения: Выбор начальных центров кластеров может повлиять на формирование окончательного кластера.Алгоритм K-средних не является детерминированным. Это означает, что результат кластеризации может быть разным каждый раз, когда алгоритм запускается даже на одном и том же наборе данных.

3. Выбросы: Формирование кластеров очень чувствительно к наличию выбросов. Выбросы притягивают кластер к себе, тем самым влияя на оптимальное формирование кластера.

4. Измерение расстояния: Использование разных мер расстояния (используемых для расчета расстояния между точкой данных и центром кластера) может привести к разным кластерам.

5. Алгоритм K-средних не работает с категориальными данными.

6. Процесс может не сходиться за указанное количество итераций. Всегда следует проверять сходимость.

В этом блоге мы обсудим наиболее важный параметр, то есть , способы, с помощью которых мы можем выбрать оптимальное количество кластеров (K) . Существует несколько способов найти наилучшее значение K. Мы обсудим их один за другим.

Метод локтя запускает кластеризацию k-средних в наборе данных для диапазона значений k (скажем, от 1 до 10).

• Выполните кластеризацию K-средних со всеми этими различными значениями K. Для каждого из значений K мы вычисляем средние расстояния до центроида по всем точкам данных.
• Постройте эти точки и найдите точку, в которой среднее расстояние от центроида резко падает («Локоть»).

Давайте посмотрим на код Python на примере.

 импортировать панд как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать seaborn как sns
импортный склеарн
из склеарна.кластерный импорт KMeans
из sklearn.metrics импортировать Silhouette_score
X1 = [3, 1, 1, 2, 1, 6, 6, 6, 5, 6, 7, 8, 9, 8, 9, 9, 8]
X2 = [5, 4, 5, 6, 5, 8, 6, 7, 6, 7, 1, 2, 1, 2, 3, 2, 3]
plt.scatter (X1, X2)
plt.show () 

 
 Визуально мы видим, что оптимальное количество кластеров должно быть около 3. Но   только визуализация данных не всегда может дать правильный ответ   .  
 
 Sum_of_squared_distances = []
K = диапазон (1,10)
для num_clusters в K:
 kmeans = KMeans (n_clusters = num_clusters)
 kсред.соответствовать (data_frame)
 Sum_of_squared_distances.append (kmeans.inertia_)
plt.plot (K, Sum_of_squared_distances, ’bx-’)
plt.xlabel («Значения K»)
plt.ylabel («Сумма квадратов расстояний / инерция»)
plt.title («Метод локтя для оптимального k»)
plt.show () 


 
 Изгиб выглядит как локоть. На приведенном выше графике изгиб находится на k = 3 (т.е. сумма квадратов расстояний внезапно падает), что указывает на оптимальное k для этого набора данных, равное 3. 
  
 
 2.   Анализ силуэта   
 
 Коэффициент силуэта - это мера того, насколько похожа точка данных внутри кластера (сплоченность) по сравнению с другими кластерами (разделение).
 
 
 Выберите диапазон значений k (скажем, от 1 до 10). 
 
 Коэффициент силуэта графика для каждого значения K. 
 
 
 Уравнение для расчета коэффициента силуэта для конкретной точки данных: 



 
 
 S (i) - коэффициент силуэта точки данных i. 
 
 a (i) - это среднее расстояние между i и всеми другими точками данных в кластере, которому принадлежит i. 
 
 b (i) - среднее расстояние от i до всех кластеров, к которым i не принадлежит.
 



 
 Источник изображения: https://ankitajhumu.medium.com/selecting-number-of-clusters-in-k-mean-clustering-d60a1f85d65b 
Источник изображения: https://ankitajhumu.medium.com/selecting-number-of-clusters-in-k-mean-clustering-d60a1f85d65b 
 

 
 Затем мы вычислим средний_силуэт для каждого k. 


 
 Затем постройте график между средним_силуэтом и К. 
  
 
 Что следует помнить при расчете коэффициента силуэта:   
 
 
 Значение коэффициента силуэта находится в диапазоне [-1, 1].
 
 Оценка 1 означает лучшее, что означает, что точка данных i очень компактна в кластере, к которому она принадлежит, и находится далеко от других кластеров. 
 
 Наихудшее значение -1. Значения около 0 обозначают перекрывающиеся кластеры. 
 
 
 Давайте посмотрим на код Python на примере. 
 
 range_n_clusters = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
silhouette_avg = []
для num_clusters в range_n_clusters:
 
 # initialise kmeans
 kmeans = KMeans (n_clusters = num_clusters)
 kсред.соответствовать (data_frame)
 cluster_labels = kmeans.labels_
 
 # силуэт
 silhouette_avg.append (silhouette_score (data_frame, cluster_labels)) plt.plot (range_n_clusters, silhouette_avg, ’bx-’)
plt.xlabel («Значения K»)
plt.ylabel («Оценка силуэта»)
plt.title («Анализ силуэта для оптимального k»)
plt.show () 
 Мы видим, что оценка силуэта максимальна при k = 3. Итак, мы возьмем 3 кластера.
  ПРИМЕЧАНИЕ:  Метод силуэта используется в сочетании с методом локтя для более уверенного решения.
 При кластеризации k-средних количество кластеров, на которые вы хотите разделить точки данных, т.е. значение K должно быть предварительно определено, тогда как при иерархической кластеризации данные автоматически формируются в виде древовидной формы (дендрограммы).
 Итак, как нам решить, какую кластеризацию выбрать? Мы выбираем любой из них в зависимости от постановки задачи и бизнес-требований.
 Иерархическая кластеризация дает вам глубокое представление о каждом этапе схождения различных кластеров и создает дендрограмму.Это поможет вам понять, какая комбинация кластеров имеет больше смысла.
 Моя средняя страница: https://ankitajhumu.medium.com/
   Носители, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.  
 .
Медиана или силуэт что лучше: Мидиана инструкция по применению: показания, противопоказания, побочное действие – описание Midiana Таблетки, покрытые пленочной оболочкой (28674)