იუდიო ქრისტიანული ღირებულებები არის საფუძველზე ამერიკული დოკუმენტაცია?

ვფიქრობ, რომ ჩვენი ქვეყანა უკეთესი იქნება, თუ ჩვენ ან წავიდეთ იუდიო ქრისტიანული ღირებულებები და ტრადიციები. უპირატესობა გამოიყენოთ სიტყვას “ იუდიო ქრისტიანული” ვიდრე უბრალოდ “კრისტიანული”, რომელიც შეუზღუდავი იუდიას, ან “ბრაამური”, რომელიც მოიცავს იზოლას, არის რაღაც მე გსურთ შეისწავლოთ ზოგიერთი ეტაპზე. ეს მიმოხილვა გამოჩნდა სხვადასხვა ფორმაებში, როგორიცაა შეტყობინება, რომ ბევრი პარტნიორები იყო ქრისტიანული ან, რომ სამწუხაროდ, ეს არის ნორმალური საზოგადოების საფუძველზე და, ამიტომ, იურიდიული მთავრობის საფუძველზე. არსებობს ზოგიერთი, რომელიც აცხადებს, რომ ამერიკული კონტაქტი არის პროდუქტი იუდიო ქრისტიანული კულტურა, და ზოგიერთი გააგრძელებს, რომ კონცეფცია ციფრას სავარაუდოდ შეესაბამება მისი მყარი სახელმწიფო, რადგან ქრისტიანობის. ერთ-ერთი პოპულარული მხარდაჭერი ეს არის Jordan Peterson, როგორც აჩვენა 15:05 to 17:05 ამ . YouTube ვიდეო იმ შემთხვევაში, თუ ვთქვათ, რომ მრავალფეროვანი იდეები კონტაქტში ინტენსიურია, რომლებიც წარმოუდგენელი იყო აღსანიშნავების ასაკში, ძლიერი ქრისტიანული ინტენსიურების მხარდაჭერები შეიძლება პასუხს, რომ ეს ინტენსიურები ამ იდეებს შეესაბამება ქრისტიანული ტოლოგიის ცოდნის გამო. ასე რომ, როგორც ჩანს, არსებობს მოთხოვნები, რომ ქრისტიანობის პირდაპირი ან გადაზიდული ინტენსიურია აშშ-ის კონტაქტში. მსგავსი მიმოხილვა გამოხატულია ქრისტიანობის საჭიროება მეცნიერების განვითარებისა ან ნორმალური ცოდნისთვის, მაგრამ ამ თემა კიდევ ერთხელ შეინარჩუნდება. ხშირად არ არის ნომერი, რომ ქრისტიან აქ მე ვფიქრობ, რომ უფრო პირდაპირი პრობლემა არის, რომ აშშ-ის კონტაქტში ეტიკოსას უჯრედად შეესაბამება ბიბლიის ძველი ტაბლეტში [4, 5-6]. ფოკუსირება იქნება, რაც ცნობილია, როგორც 613 ბრძანებები, რომლებიც შეიცავს დიდი ნაწილს მოზიკური კანონით. მე გამოიყენებ ამ ტაბლეტებს ცვლილებად და მე არ ვფიქრობ, თუ ეს არ არის სწორი. მე ვფიქრობ, რომ მავიაკური კანონი იწვევს ძველი ტაბლეტის პირველი ხუთი წიგნი. ანალიზი ასევე მოიცავს კოლარიის 100 მოთხოვნებს, იესოს ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვინის ტვ მე არ ვხედავ, თუ ვინმეს, ვინც სქესობრივი სიტყვებით სქესობრივია, შეუძლიათ შეამოწმოთ მავიაკური სამართლის და აშშ-ის კონტაქტი და შეამოწმოთ, რომ ეს ღირებულებები მნიშვნელოვანია. თუმცა, არსებობს დისტანციური ინფექციორები, რომლებიც ქრისტიანული ნორმალურია და იპოვებენ აშშ-ის კონტაქტის ბედნიერი, ასე რომ, რა თქმა უნდა, აუცილებელია, რომ აჩვენოთ, თუ რამდენად განსხვავებული ეს ნორმალურია. შეტყობინება: როგორც თქვენ შეიძლება დაფიქსირება, მე ვფიქრობ, რომ ვართ პოლიტიკურად და მე ვართ ატეეტი. მასშტაბით, თუ როგორ ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ შეტყობინება: როგორც თქვენ შეიძლება დაფიქსირება, მე ვფიქრობ, რომ ვართ პოლიტიკურად და მე ვართ ატეეტი. მასშტაბით, თუ როგორ ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ მე ვფიქრობ, რომ შედეგების ნაწილში უზრუნველყოფს მაღალი დონეზე აღწერა მონაცემთა ანალიზიზე და შეიცავს ძირითადი შედეგებს. კონტაქტის ნაწილში მოიცავს შედეგების მოვლენებს. მათთვის, ვინც დაინტერესებულია, მონაცემთა ანალიზიზე უფრო განიხილული აღწერა და ბმულები Open-Source კოდიზე ხელმისაწვდომია ხელმისაწვდომობის ნაწილში. დამატებითი შედეგების ნაწილში აღწევს, თუ შედეგები დააკმაყოფილია. თუ გსურთ უფრო მეტი შეისწავლოთ შედეგების მხარდაჭერით, გსურთ, რომ დაგვიკავშირდეთ დაკავშირებული Scikit-learn ვებ გვერდზე ან იპოვოთ დაკავშირებული ვიდეოები StatQuest YouTube Channel- ში [12, 13]. მომავალი სამუშაო ნაწილში მიმოხილვა ჩემი მიმოხილვა კოდი https://github.com/jdh33/secular-or-religious პაკეტები Package Version Use Python 3.12.9 General programing BeautifulSoup4 4.12.3 Website/HTML parsing Pandas 2.2.3 Dataframe/table/matrix analysis Google-GenAI 1.7.0 Text embedding Scikit-learn 1.6.1 Clustering and dimensionality reduction Seaborn 0.13.2 Visualization Python მენიუ 12.9 წლის გენერალური პროგრამა ლამაზი4 4.12.3 ამჟამად ვებგვერდი / HTML Parsing პანდა 2.2.3 ამჟამად Dataframe / Table / Matrix ანალიზი Google-ს 1.7 0 0 0 0 0 ტექსტის შეფუთვა სტრუქტურა 1.6.1 ამჟამად Clustering და Dimensionality Reduction სანაპირო 0.13 ნახვა ვიზუალური სრული პაკეტების სია, იხილეთ: https://github.com/jdh33/secular-or-religious/blob/main/data/output/constitution_analyses/package_versions_13062025.txt მონაცემთა დამუშავება ზოგიერთი დონეები, რომლებიც შეიცვალა, შეიცვალა და შეიცვალა, შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა. ზოგიერთი დონეები შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა. ზოგიერთი დონეები შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა. ზოგიერთი დონეები შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა და შეიცვალა. ზოგიერთი დონეები შეიცვალა და შეიცვალა და შე ტექსტის შეფუთვა Gemini მოდელი ტექსტის შეფუთვა-004 გამოიყენება შეფუთვა ethics. ეს მოდელი აქვს input token limit of 2,048. დაახლოებით 60 to 80 words can be represented per 100 tokens. ეს დააყენებს low-end მაქსიმალური ტექსტი შეფუთვა per ethics at 1,228. თითოეული ethics იყო ნაკლები ან თანხა 1,228 სიტყვა, ასე რომ ყველა ethics შეფუთვა. ტექსტის შეფუთვა-004 მოდელი აწარმოებს ნომერი შეფუთვა ტექსტი, როგორც output. სპეციალურად, output თითოეული შეფუთვა არის 768 dimension array of floating point numbers called a vector. "clustering" სამუშაო ტიპის აღწერილი, როდესაც შეფუთვა მოდელი, რომელიც აწარმოებს შეფუთვა, Clustering და Visualization 1073 by 768 შეფუთვა მაგიდა იყო შეფუთვა გამოყენებით სხვადასხვა ღირებულებები (მომცველი კლასის ზომის) ტესტირება და შედარებით. კუნთების მეთოდი და V-მომცველი მეტრიკები გამოიყენება 4 კლასის ოპტიმიზალური ზომის მიღება. -means მოდელი გადაიხადავს დატვირთული კლასტერები და კლასტერის ცენტრში კონდიციენტები. t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) გამოიყენება მოპოვოს 1,073 შეტვირთული ეტიკა და კლასტერის ცენტრში კონდიციენტები 768 დონედან 2 დონეზე შედეგების ვიზუზუაციისთვის. k k k მნიშვნელოვანია, რომ t-SNE მოდელი შეესაბამება ყველა მონაცემთა წყაროების ნეტიკის ამავე დროს შესაფერისი ვიზუალიზაციისთვის. თუ ამ ანალიზიში მეტი მონაცემები დაამატოთ, ახალი შეფუთული ნეტიკა უნდა შეესაბამება ამჟამად შეფუთული ნეტიკის ტაბლეში, და შემდეგ სხვა t-SNE მოდელი უნდა შეესაბამება ყველა შეფუთული ნეტიკის ერთხელ. 2) სტანდარტული ნანდარტული სტანდარტული ღირებულებები გადაიხადეს ორივე Scikit-learn -Means და t-SNE მოდელები. ჩვეულებრივი ღირებულებების გადაცემა შედეგებს მოპოვებს. k შედეგები ეტიკა შეესაბამება სხვადასხვა წყაროები და შეესაბამება ერთი ტაბლეტი 1073 ეტიკა, რომელიც შეგიძლიათ იხილოთ აქ . თითოეული ღირებულება "ეტიკური" კოლადის შემდეგ შეფუთვა Gemini ტექსტის შეფუთვა-004 მოდელი გამოყენებით "კრუქტურა" როგორც სამუშაო ტიპი, რომელიც გაუმჯობესებულია წარმოების შეფუთვა, რომელიც შეიძლება შეფუთვა ძირითადად ტექსტური შეფუთვა. შეფუთვა პროცესი იწვევს ვიქტორები, რომლებიც თითოეული აქვს 768 ღირებულებები, ეს არის, აქვს 768 ზომები. https://github.com/jdh33/secular-or-religious/blob/main/data/output/constitution_analyses/table.txt https://github.com/jdh33/secular-or-religious/blob/main/data/output/constitution_analyses/table.txt შემდეგი, შემდეგი 1073 by 768 ტაბლეტი ტექსტური შეფუთვა მოდელის გამოყენებით - გულისხმობს მეთოდი. საჭიროა სხვადასხვა რაოდენობის კლასის ტესტირება, ან , როგორც სტანდარტული რაოდენობა კლასტერები მონაცემთა კომპლექტი არ არის ცნობილი წინასწარ. კონფიგურაციის პროცესი, განხილული დამატებითი შედეგების ნაწილში, აჩვენა, რომ 4 არის სტანდარტული რაოდენობა კლასტერები. იმისათვის, რომ ეხმარება ვიზუზუალური შედეგები, t-SNE გამოიყენება ტექსტური შეფუთვა და კლასტერების ცენტრი 2 დონეზე. t-SNE შესანიშნავია ადგილობრივი სტრუქტურა და კლასტერების შენარჩუნება, ხოლო Dimensionality შეამციროს. თუმცა, გლობალური დონეები შეიძლება გაფართოებული იყოს, ასე რომ დონეები ან კლასტერები ცენტრი 2 დონეში უნდა მიიღოს მშრალი მშრალი. მათთვის, ვინც არ იცის Dim k k Figure 1 დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში დასაწყისში. სურათები 2 Cluster 1 არის მხოლოდ შედგება ეტიკა, რომელიც იპოვება ამერიკული კონტაქტი და ყველა ეტიკა ამერიკული კონტაქტი არის cluster 1. ეს symmetry არის ერთი ეფექტი, რომ ეტიკა ამერიკული კონტაქტი არის ძალიან განსხვავებული, ვიდრე ეტიკა სხვა წყაროების. მნიშვნელოვანია, რომ შედგება შედეგები შეიძლება შეცვალოს, თუ დამატებითი ეტიკა მოიცავს, როგორიცაა დამატებითი სიტყვები ბიბლიაში ან კორეაში. მაგიდა 1 Distances between cluster centers Cluster 0 1 2 3 0 0.000 0.613 0.361 0.399 1 0.613 0.000 0.605 0.610 2 0.361 0.605 0.000 0.434 3 0.399 0.610 0.434 0.000 Cluster 0 1 2 3 0 0.000 0.613 0.361 0.399 1 0.613 0.000 0.605 0.610 2 0.361 0.605 0.000 0.434 3 0.399 0.610 0.434 0.000 768dimensional სფეროში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში 2 სფეროებში კონტაქტი 1 და 2 და ტაბლეტი 1 ყველა ამბობს იგივე ისტორია. სტრუქტურა, რომელიც იპოვება აშშ-ის სტრუქტურაში, ძალიან განსხვავდება სტრუქტურა, რომელიც იპოვება mosaic კანონით. ჩვენ ასევე ვხედავ, რომ ისინი ძალიან განსხვავდება სტრუქტურა, რომელიც იპოვება არჩეული ტაბლეტი კოლანში, იესო საწინააღმდეგო ტაბლეტი, ბოლო სტრუქტურა Mohammad, და Hammurabi კოდი. ყველა სტრუქტურა აშშ-ის სტრუქტურაში მოიცავს cluster 1, და არ არსებობს სხვა სტრუქტურა სხვა წყაროების არ არის კი დაახლოებით cluster 1. შედეგების მიხედვით ამ ანალიზი, არ არის პირდაპირი ურთიერთობა Mosaic კანონით და აშშ-ის სტრუქტურა როგორც ვთქვა მიმოხილვა და motivation ნაწილში, ჩემი მიზნით იყო, რომ ეს ანალიზი, როგორც უარყოფითი, როგორც შესაძლებელია. მე არ დააკმაყოფილოს ან დააკმაყოფილოს ნებისმიერი რეიტინგები ან კანონები. ნეტიკა დამუშავებული იყო, როგორც არის; ისინი არ შეესაბამება ჩემი ინტერფეისი. ვინმეს შეიძლება შეესაბამება ჩემი გადაწყვეტილება, რათა მკურნალობა კონკრეტული ნეტიკები როგორც 1 ნეტიკა, ვიდრე მრავალფეროვანი ნეტიკა, ან ვფიქრობ, რომ სტატიები კონტაქტი უნდა მკურნალობა როგორც 1 ნეტიკა, მიუხედავად იმისა, რომ სტატიის მოიცავს მეტი 1 სექციები და / ან პარამეტრები. მე დარწმუნებული ვართ, რომ შეცვალოთ კოდი მომავალი სამუშაოები თუ თქვენ შეამოწმოთ ზოგიერთი პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული პრაქტიკული ვფიქრობ, რომ შემდეგი ანალიზიები მოიცავს ასაკებს, როგორიცაა მათ, რომლებიც აღწერილი წინასწარ პრაქტიკაში, და უკვე შეიმუშავებული ტაბლეში 1,073 ეტიკა. მომავალი ანალიზიები მოიცავს კომბინაციების კომბინაციების შედარებით და ეტიკა კლასიკური მოდელები გამოყენებით ტექსტური შეფუთვა. ეს არის შესაძლებელი, რომ ზოგიერთი კონკრეტული სიტყვა გამოიწვიოს ზოგიერთი განსხვავებები, რომ ჩვენ ვხედავთ კლასიკური შედეგები. მაგალითად, სიტყვები ბიბლიაში შეიძლება გამოიყენოთ სიტყვას Jahweh და სიტყვები კრანში შეიძლება გამოიყენოთ სიტყვას Allah. ორივე ეს არის კონკრეტული სიტყვები ღმერთს. რა თქმა უნდა, აშშ-ს კონტაქტი იღებს აშშ-ს და ბიბლია იმიტომ, რომ ისრაელი. მე მუშაობს გზა, რათა სტანდარტიზაციის გამოტოვებული ეტიკა და შემდეგ გააკეთოს იგივე ანალიზი. ზოგიერთი მაგალითები: Yahweh, Father, და Allah შეიძლება შეცვალოს გენერალური სიტყვას ღმერთს, და აშშ-ს და ისრაელი შეიძლება საბოლოოდ, მე გსურთ მიიღოს იდეა, რომ ქრისტიანული ღირებულებები, ან იუდიო ქრისტიანული ღირებულებები, არის პასუხისმგებლობა გამოწვეული იდეები ასაკის განათლების და ასე რომ იდეები აშშ-ის კონტაქტი. თქვენ შეგიძლიათ მოვუწოდოთ Ben Shapiro და Jordan Peterson განხილვა ამ ეფექტში "Rubin Report" [15]. მე ვფიქრობ, რომ ეს ანალიზი იქნება უფრო სქესობრივი, რადგან ეს მოიცავს ინტერპლუატები წერილების განათლების ფუნქციები და წინასწარები აშშ-ის. თუმცა, მე შეინარჩუნებ, როგორც უნიკალური, როგორც მე შეგვიძლია. მე შეიძლება კვლევა გამოყენების Relatively ახალი დიდი კონტაქტის მოდელები შექმნათ ამ შეტყობინებები, რადგან ისინი რეიტინგები https://www.youtube.com/watch?v=aALsFhZKg-Q https://baptistnews.com/article/no-the-u-s-constitution-is-not-based-on-the-book-of-deuteronomy/ https://www.pewresearch.org/religion/2022/10/27/views-of-the-u-s-as-a-christian-nation-and-opinions-about-christian-nationalism/ https://constitutioncenter.org/the-constitution/full-text https://www.gotquestions.org/613-commandments.html https://www.bibleref.com/ https://www.biblegateway.com/passage/?search=Matthew 5-7&version=NIV https://messageinternational.org/100-commandments-and-doctrines-from-the-quran/ https://www.clearquran.com/ https://www.iium.edu.my/deed/articles/thelastsermon.html https://avalon.law.yale.edu/ancient/hamframe.asp https://scikit-learn.org/stable/about.html#citing-scikit-learn https://www.youtube.com/@statquest https://www.youtube.com/watch?v=QWKF5EU1Cig https://www.youtube.com/watch?v=1opHWsHr798 https://www.youtube.com/watch?v=aALsFhZKg-Q https://baptistnews.com/article/no-the-u-s-constitution-is-not-based-on-the-book-of-deuteronomy/ https://www.pewresearch.org/religion/2022/10/27/views-of-the-u-s-as-a-christian-nation-and-opinions-about-christian-nationalism/ https://constitutioncenter.org/the-constitution/full-text https://www.gotquestions.org/613-commandments.html https://www.bibleref.com/ https://www.biblegateway.com/passage/?search=Matthew 5-7&version=NIV https://messageinternational.org/100-commandments-and-doctrines-from-the-quran/ https://www.clearquran.com/ https://www.iium.edu.my/deed/articles/thelastsermon.html https://avalon.law.yale.edu/ancient/hamframe.asp https://scikit-learn.org/stable/about.html#citing-scikit-learn https://www.youtube.com/@statquest https://www.youtube.com/watch?v=QWKF5EU1Cig https://www.youtube.com/watch?v=1opHWsHr798 დამატებითი შედეგები Clusters რაოდენობის შეფასება Scikit-გვინეთ მოდელი იმას ნიშნავს, რომ კლასის რაოდენობა მიიღებს, , როგორც პარამეტრი. მე ტესტირება 2 to 7 კლასის და აირჩიეთ ოპტიმიზალური ნომერი საფუძველზე ქსოვილის მეთოდი და V-მომცველი მეტრიკები. k k დამატებითი ფაილი 1 კონცენტრაციის მეთოდი აჩვენებს ინერციას გარკვეული დროს. Inertia, ერთ-ერთი უფრო პირდაპირი მეტრიკები, არის თანხა კვადრატული distances შორის თითოეული მონაცემთა Point და centroid cluster, რომ მონაცემთა Point გაქირავება. მცირე, Relative inertia ღირებულება ნიშნავს, რომ მონაცემთა ნაბიჯები დაჯავშნა გარშემო მათი respective centroids კარგად. მნიშვნელოვანია, რომ შეინახოთ, რომ დაამატოთ მეტი clusters იწვევს შემცირებული inertia, მაგრამ clusters გახდეს უარყოფითი თუ არსებობს ძალიან ბევრი, როგორც მიზნით, რომ ჯგუფიკავშირდეს მსგავსი მონაცემთა ნაბიჯები ერთად. იმიტომ, რომ ამ მონაცემთა შეზღუდვა იღებს მნიშვნელოვანი რაოდენობით, მაგალითად, იპოვებს “ბობო”. ამ მონაცემთა კომპლექტი, =4 არის ოპტიმიზირებული. ქსოვილის მეთოდი სქესობრივია, ამიტომ აუცილებელია სხვა მეტრიკების გამოყენება. k k k დამატებითი ტაბლეტი 1 Number of clusters V measures 2 0.469 3 0.632 4 0.732 5 0.623 6 0.637 7 0.606 2 0.469 3 0.632 4 0.732 5 0.623 6 0.637 7 0.606 V-measure მეტრიკები ასევე აჩვენა =4 როგორც ოპტიმიზალური. მე გთხოვთ, რომ წაიკითხოთ Scikit-learn metrics გვერდზე < V-მომცველი არის ჰომგენური საშუალო ჰომგენეტიკა და სრულიობა, სადაც მაღალი ჰომგენეტიკა ეხება იმას ნიშნავს, რომ კლასები ძირითადად შეიცავს მონაცემთა პოსტები ერთი მონაცემთა წყაროდან, და მაღალი სრულიობის ეხება იმას ნიშნავს, რომ მონაცემთა პოსტები მონაცემთა წყაროდან არის ნაწილი იგივე კლასის. k https://scikit-learn.org/stable/api/sklearn.metrics.html https://scikit-learn.org/stable/api/sklearn.metrics.html