Thống kê và dữ liệu lớn clustering

4

Hiểu và thực hiện mô hình quy trình Dirichlet

Tôi đang cố gắng thực hiện và tìm hiểu Quy trình Dirichlet để phân cụm dữ liệu của mình (hoặc khi mọi người nói về máy học, ước tính mật độ). Tôi đã đọc rất nhiều bài báo trong chủ đề và sắp xếp ý tưởng. Nhưng tôi vẫn bối …

11 machine-learning clustering dirichlet-process

1

Làm cách nào để tự động phân cụm U-Matrix?

Sau khi đào tạo một bản đồ tự tổ chức, người ta có thể tính toán U-Matrix . Có một số công cụ để trực quan hóa nó và xác định các cụm, nhưng tôi tự hỏi liệu có bất kỳ thuật toán nào để thực hiện quá trình này …

10 clustering image-processing self-organizing-maps

3

Các phương thức khởi tạo K-nghĩa là phân cụm

Tôi quan tâm đến tình trạng hiện tại của nghệ thuật để chọn hạt giống ban đầu (trung tâm cụm) cho phương tiện K. Googling dẫn đến hai lựa chọn phổ biến: lựa chọn ngẫu nhiên các hạt giống ban đầu, và, sử dụng kỹ thuật lựa chọn KMeans ++: …

10 clustering k-means

2

Phát hiện các mẫu hình tròn trong dữ liệu đám mây điểm

Đối với một số thuật toán xây dựng lại khối lượng mà tôi đang làm việc, tôi cần phát hiện một số mẫu hình tròn tùy ý trong dữ liệu điểm 3d (đến từ thiết bị LIDAR). Các mô hình có thể được định hướng tùy ý trong không gian, …

10 clustering image-processing

1

Sử dụng gói số liệu thống kê trong R để phân cụm kmeans

Tôi đang gặp khó khăn để hiểu một hoặc hai khía cạnh của gói cụm. Tôi đang theo dõi ví dụ từ Quick-R một cách chặt chẽ, nhưng không hiểu một hoặc hai khía cạnh của phân tích. Tôi đã bao gồm mã mà tôi đang sử dụng cho ví …

10 r clustering

1

Phân tích cụm tiếp theo là Phân tích phân biệt đối xử

Lý do nào, nếu có, để sử dụng Phân tích phân biệt (DA) trên các kết quả của thuật toán phân cụm như k-mean, theo thời gian tôi thấy nó trong tài liệu (về cơ bản là phân nhóm lâm sàng các rối loạn tâm thần)? Nhìn chung, không nên …

10 clustering discriminant-analysis

3

Các phương pháp thống kê tôi có thể sử dụng để tìm các kết hợp phổ biến hoặc phổ biến của các biến phân loại là gì?

Tôi đang làm một nghiên cứu về việc sử dụng polydrug. Tôi có một bộ dữ liệu gồm 400 người nghiện ma túy, mỗi người tuyên bố các loại thuốc mà họ lạm dụng. Có hơn 10 loại thuốc và do đó có thể kết hợp lớn. Tôi đã mã …

10 hypothesis-testing clustering combinatorics association-measure association-rules

1

Hiểu cách sử dụng logarit trong logarit TF-IDF

Lúc đó tôi đang đọc sách: https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf#DefDef Nhưng tôi dường như không thể hiểu chính xác tại sao công thức được xây dựng theo cách của nó. Những gì tôi làm Hiểu: iDF ở một mức độ nào đó sẽ đo tần suất xuất hiện của một thuật ngữ S …

10 machine-learning clustering mathematical-statistics text-mining natural-language

3

Cách tiếp cận và ví dụ về phân cụm đồ thị trong Tiếng Riếp

Tôi đang tìm cách nhóm / hợp nhất các nút trong biểu đồ bằng cách sử dụng phân cụm biểu đồ trong 'r'. Đây là một biến thể đồ chơi tuyệt vời của vấn đề của tôi. Có hai "cụm" Có một "cây cầu" nối các cụm Đây là một …

10 r clustering data-visualization numerics

1

Làm thế nào tôi nên giải thích thống kê GAP?

Tôi đã sử dụng thống kê GAP để ước tính k cụm trong R. Tuy nhiên tôi không chắc liệu tôi có diễn giải tốt không. Từ cốt truyện trên tôi cho rằng tôi nên sử dụng 3 cụm. Từ cốt truyện thứ hai tôi nên chọn 6 cụm. Là …

10 clustering

1

Tổng ss và giữa ss có nghĩa là gì trong cụm k-nghĩa?

Tôi rất mới để phân tích cụm. Tôi đang sử dụng R cho cụm k-nghĩa và tôi tự hỏi những thứ đó là gì. Và điều gì là tốt hơn nếu tỷ lệ của họ nhỏ hơn hoặc lớn hơn?

10 clustering

2

PyMC cho phân cụm không theo tỷ lệ: Quá trình Dirichlet để ước tính các tham số của hỗn hợp Gaussian không thành cụm

Vấn đề thiết lập Một trong những vấn đề đồ chơi đầu tiên tôi muốn áp dụng PyMC là phân cụm không theo tỷ lệ: đưa ra một số dữ liệu, mô hình hóa nó như một hỗn hợp Gaussian, và tìm hiểu số lượng cụm và ý nghĩa và …

10 bayesian clustering python pymc nonparametric-bayes

3

Làm thế nào để có được khoảng tin cậy về thay đổi bình phương dân số

Vì một ví dụ đơn giản, giả sử rằng có hai mô hình hồi quy tuyến tính Mô hình 1 có ba dự đoán, x1a, x2b, vàx2c Mô hình 2 có ba dự đoán từ mô hình 1 và hai dự đoán bổ sung x2avàx2b Có một phương trình hồi …

10 regression confidence-interval estimation r-squared shrinkage anova t-test references tukey-hsd machine-learning boosting r clustering fishers-exact generalized-linear-model model probit link-function r survival probability distributions dice logistic lme4-nlme glmm meta-analysis distributions distributions factor-analysis r anova repeated-measures post-hoc

2

Tìm một số tâm vòng tròn đã biết tối đa hóa số điểm trong một khoảng cách cố định

Tôi có một bộ dữ liệu 2 chiều trong đó tôi muốn tìm các tâm của một số tâm vòng tròn ( ) đã chỉ định để tối đa hóa tổng số điểm trong một khoảng cách xác định ( ).NNNRRR ví dụ: tôi có 10.000 điểm dữ liệu và …

10 r clustering distance

1

Do độ rộng bóng thấp có nghĩa là dữ liệu có ít cấu trúc bên dưới?

Tôi chưa quen với phân tích trình tự và tôi đã tự hỏi bạn sẽ phản ứng như thế nào nếu độ rộng hình trung bình (ASW) từ các phân tích cụm của ma trận độ không tương đồng dựa trên Kết hợp tối ưu thấp (khoảng.25). Nó có vẻ …

10 clustering traminer

Câu hỏi được gắn thẻ «clustering»