이것은 최신 릴리스를 RF+PAM.zip으로 다운로드할 수 있는 Unsupervised Random Forest라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks가 포함된 Unsupervised Random Forest라는 앱을 무료로 다운로드하여 온라인으로 실행해 보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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감독되지 않은 랜덤 포레스트
기술
이 도구는 Random Forest와 PAM을 사용하여 관측치를 클러스터링하고 관측치 간의 차이점을 계산합니다. 새로운 관찰에 대한 온라인 예측을 지원합니다(재교육 필요 없음). 연속(예: CPU 로드) 기능과 범주형(예: VM 인스턴스 유형) 기능을 모두 포함하는 데이터 세트를 지원합니다. 특히 우리는 Random Forest 알고리즘의 감독되지 않은 공식을 사용하여 유사성을 계산하고 이를 클러스터링 알고리즘에 대한 입력으로 제공합니다. 자율 클라우드의 효율성과 역동성 요구 사항을 충족하기 위해 우리의 방법론은 (i) 오프라인 클러스터링과 (ii) 온라인 예측의 두 단계로 구성됩니다.
RF+PAM은 다음을 수행할 수 있습니다.
클러스터 관찰(비지도 학습)
2개 이상의 관측치 간의 차이점 계산(두 관측치가 얼마나 다른지)
오디언스 (Audience)
시스템 관리자, 개발자
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이는 https://sourceforge.net/projects/rfpam/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
