104
правки
Изменения
→Случайные леса
Алгоритмы обучения без учителя применительно к астрономии имеют особое значение для научных исследований, поскольку они могут быть использованы для извлечения новых знаний из существующих наборов данных и могут способствовать новым открытиям.
==== Случайные леса ====
Случайные леса могут быть использованы для определения некоей меры схожести объектов без меток<ref>Shi, T., & Horvath, S. 2006, Journal ofComputational and Graphical Statistics, 15, 118</ref>: переданные в классификатор похожие объекты будут отнесены к одному классу, а сильно отличающиеся {{---}} к разным. Этим свойством метода можно пользоваться, например, для нахождения в больших объемах данных объектов, не похожих на большинство других, для отдельного их изучения. Например, с помощью такого алгоритма можно найти необычные типы галактик <ref>Baron, D., & Poznanski, D. 2017, MNRAS, 465,4530</ref>
==== Кластеризация ====
