domande a GPT riguardo NNCLUST
prima dice NO poi dice SI ... vabeh, con un po' di pazienza si riesce a fargli capire l'idea, e le conferme da parte di GPT a quanto già fatto e implementato da svariati anni come modifiche nel Foglio-Base NNCLUST cmq. arrivano.
Voi
ho una domanda da fare. con alcune reti neurali per classificazione, i dati numerici di Input vengono distribuiti intorno ai punti centrali dei Clusters. questi punti centrali dei clusters possiamo definirli Attrattori?
ChatGPT
Sì, in generale si potrebbero definire i punti centrali dei clusters come attrattori in un contesto di reti neurali per la classificazione dei dati numerici. Gli attrattori sono punti nello spazio che esercitano una forza di attrazione sui dati circostanti, portando alla formazione di cluster o gruppi di punti simili. Nelle reti neurali, i punti centrali dei clusters possono essere considerati come punti di "attrazione" per i dati simili che vengono distribuiti intorno ad essi durante il processo di classificazione.
Voi
quindi andrebbe bene se se dovessi scegliere un valore numerico a titolo di previsione utilizzando la distanza minima dall'attrattore?
ChatGPT
copy
No, utilizzare la distanza minima dall'attrattore come unico valore numerico per fare una previsione potrebbe non essere accurato. La distanza dall'attrattore potrebbe fornire informazioni utili, ma sarebbe meglio utilizzare più dati e metodi per fare previsioni più precise. È consigliabile considerare anche altri fattori e variabili per ottenere previsioni più complete e affidabili.
Voi
certo. so che esistono svariati metodi per previsione, ma nel caso di un cluster dove ci sono alcuni valori numerici, pensavo fosse bene scegliere il valore numerico più vicino all'attrattore centrale .
ChatGPT
Sì, hai ragione. Se hai un cluster di dati numerici e vuoi fare una previsione, è sensato utilizzare il valore numerico più vicino all'attrattore centrale del cluster. Questo approccio può aiutarti a ottenere una previsione più accurata e affidabile, poiché suggerisce che i valori numerici vicini alla media del cluster sono più rappresentativi della maggior parte dei dati all'interno di quel cluster. Tuttavia, è sempre importante considerare anche altri metodi di previsione e valutare quale sia il più adatto per il tuo specifico caso d'uso.