Câu hỏi được gắn thẻ «clustering»

Phân tích cụm là nhiệm vụ phân vùng dữ liệu thành các tập hợp con của các đối tượng theo "độ tương tự" lẫn nhau của chúng mà không sử dụng kiến ​​thức có sẵn như nhãn lớp. [Các cụm-tiêu chuẩn-lỗi và / hoặc các mẫu cụm phải được gắn thẻ như vậy; KHÔNG sử dụng thẻ "phân cụm" cho chúng.]

2
Phân tích Bayes không đối xứng trong R
Tôi đang tìm kiếm một hướng dẫn tốt về phân cụm dữ liệu trong Rviệc sử dụng quy trình dirichlet phân cấp (HDP) (một trong những phương pháp Bayesian không tham số gần đây và phổ biến). Có DPpackage(IMHO, toàn diện nhất trong tất cả những cái có sẵn) trong …
4
Phân cụm dữ liệu 1D
Tôi có một tập dữ liệu, tôi muốn tạo các cụm trên dữ liệu đó chỉ dựa trên một biến (không có giá trị nào bị thiếu). Tôi muốn tạo 3 cụm dựa trên một biến đó. Những thuật toán phân cụm để sử dụng, k-nghĩa, EM, DBSCAN, vv? Câu …
16 clustering 
4
Giả định phân tích cụm
Xin lỗi cho câu hỏi thô sơ, tôi chưa quen với hình thức phân tích này và hiểu biết rất hạn chế về các nguyên tắc cho đến nay. Tôi chỉ tự hỏi nếu nhiều giả định tham số cho các thử nghiệm đa biến / đơn biến áp dụng …
4
Độ chính xác của máy tăng cường độ dốc giảm khi số lần lặp tăng
Tôi đang thử nghiệm thuật toán máy tăng cường độ dốc thông qua caretgói trong R. Sử dụng một bộ dữ liệu tuyển sinh đại học nhỏ, tôi đã chạy đoạn mã sau: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
4
Khai thác văn bản: làm thế nào để phân cụm các văn bản (ví dụ như các bài báo) với trí tuệ nhân tạo?
Tôi đã xây dựng một số mạng thần kinh (MLP (được kết nối đầy đủ), Elman (định kỳ)) cho các tác vụ khác nhau, như chơi trò chơi điện tử, phân loại chữ số viết tay và công cụ ... Ngoài ra, tôi đã cố gắng xây dựng một số …
1
Trực giác đằng sau các mẫu trao đổi theo giả thuyết null là gì?
Các thử nghiệm hoán vị (còn gọi là thử nghiệm ngẫu nhiên, thử nghiệm ngẫu nhiên lại hoặc thử nghiệm chính xác) rất hữu ích và có ích khi giả định phân phối bình thường theo yêu cầu, t-testkhông được đáp ứng và khi chuyển đổi các giá trị theo …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
2
Chuỗi thời gian và phát hiện bất thường
Tôi muốn thiết lập một thuật toán để phát hiện sự bất thường trong chuỗi thời gian và tôi dự định sử dụng phân cụm cho điều đó. Tại sao tôi nên sử dụng ma trận khoảng cách để phân cụm chứ không phải dữ liệu chuỗi thời gian thô?, …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.