Câu hỏi được gắn thẻ «clustering»

Phân tích hoặc phân cụm cụm là nhiệm vụ nhóm một nhóm các đối tượng theo cách các đối tượng trong cùng một nhóm (được gọi là cụm) giống nhau hơn (theo nghĩa này hay nghĩa khác) với nhau so với các nhóm trong các nhóm khác (cụm) . Đây là nhiệm vụ chính của khai thác dữ liệu thăm dò và là một kỹ thuật phổ biến để phân tích dữ liệu thống kê, được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm học máy, nhận dạng mẫu, phân tích hình ảnh, truy xuất thông tin, v.v.

13
K-Means phân cụm cho dữ liệu số và phân loại hỗn hợp
Tập dữ liệu của tôi chứa một số thuộc tính số và một thuộc tính phân loại. Nói rằng NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, trong đó CategoricalAttrcó một trong ba giá trị có thể : CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2hoặc CategoricalAttrValue3. Tôi đang sử dụng triển khai thuật toán phân cụm k-nghĩa mặc …



1



5
Tính toán phân kỳ KL trong Python
Tôi còn khá mới mẻ với điều này và không thể nói rằng tôi hoàn toàn hiểu về các khái niệm lý thuyết đằng sau điều này. Tôi đang cố gắng tính phân kỳ KL giữa một số danh sách các điểm trong Python. Tôi đang sử dụng http://scikit-learn.org/urdy/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html để …




1
Thuật toán phân cụm văn bản
Tôi có một vấn đề về việc phân cụm số lượng lớn các câu thành các nhóm theo ý nghĩa của chúng. Điều này tương tự như một vấn đề khi bạn có rất nhiều câu và muốn nhóm chúng theo ý nghĩa của chúng. Những thuật toán được đề …



5
làm cho bản đồ nhiệt biển lớn hơn
Tôi tạo một corr()df từ một df gốc. Các corr()df ra 70 X 70 và nó là không thể hình dung Heatmap ... sns.heatmap(df). Nếu tôi cố gắng hiển thị corr = df.corr(), bảng không vừa với màn hình và tôi có thể thấy tất cả các mối tương quan. …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

2
K-nghĩa so với K-nghĩa trực tuyến
K-mean là một thuật toán nổi tiếng để phân cụm, nhưng cũng có một biến thể trực tuyến của thuật toán đó (K-mean trực tuyến). Những ưu và nhược điểm của các phương pháp này là gì và khi nào nên được ưu tiên?

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.