Câu hỏi được gắn thẻ «clustering»

Tôi đang sử dụng phân cụm theo phân cấp để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian. Mã của tôi được triển khai bằng hàm MathicalaDirectAgglomerate[...] , tạo ra các cụm phân cấp cho các đầu vào sau: một ma trận khoảng cách D tên của phương thức được sử …

15 clustering  distance-functions  ward 

Tôi phân cụm phân phối xác suất bằng thuật toán Tuyên truyền mối quan hệ và tôi dự định sử dụng Phân kỳ Jensen-Shannon làm thước đo khoảng cách của mình. Có đúng không khi sử dụng chính JSD làm khoảng cách hoặc bình phương JSD? Tại sao? Sự khác …

15 machine-learning  clustering  entropy  distance-functions 

Trong phân tích cụm làm thế nào để chúng ta tính toán độ tinh khiết? Phương trình là gì? Tôi không tìm kiếm một mã để làm điều đó cho tôi. Đặt là cụm k và c j là lớp j.ωkωk\omega_kcjcjc_j Vì vậy, độ tinh khiết thực tế chính xác? …

15 clustering 

Tôi đã thử phân cụm một tập hợp dữ liệu (một tập hợp các dấu) và nhận được 2 cụm. Tôi muốn đại diện đồ họa nó. Bit bối rối về biểu diễn, vì tôi không có tọa độ (x, y). Cũng đang tìm kiếm hàm MATLAB / Python để …

15 clustering  data-visualization  python 

Tôi đang phân tích một tập dữ liệu bằng mô hình hiệu ứng hỗn hợp với một hiệu ứng cố định (điều kiện) và hai hiệu ứng ngẫu nhiên (người tham gia do thiết kế chủ đề và cặp bên trong). Mô hình được tạo ra với lme4gói : exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

H: Cách tiêu chuẩn để phân cụm dữ liệu bằng cách sử dụng Quy trình Dirichlet là gì? Khi sử dụng cụm lấy mẫu Gibbs xuất hiện và biến mất trong quá trình lấy mẫu. Bên cạnh đó, chúng tôi có một vấn đề nhận dạng do phân phối sau …

14 bayesian  clustering  mcmc  dirichlet-process  identifiability 

Tôi biết có thuật toán phân cụm k-mean và k-median. Một cái sử dụng giá trị trung bình là trung tâm của cụm và cái còn lại sử dụng trung vị. Câu hỏi của tôi là: khi nào / sử dụng ở đâu?

14 clustering  k-means 

Phần sau đây mô tả những gì tôi đang cố gắng thực hiện, nhưng có thể một tuyên bố vấn đề thay thế có thể mô tả mục tiêu của tôi: tôi muốn chia các số sau thành các nhóm trong đó phương sai của các số trong mỗi nhóm …

14 clustering  relative-distribution 

Tôi đã nghiên cứu về phương tiện k và đây là những gì tôi nhận được: k-mean là một trong những thuật toán đơn giản nhất sử dụng phương pháp học tập không giám sát để giải quyết các vấn đề phân cụm đã biết. Nó hoạt động thực sự …

14 clustering  data-mining  algorithms  k-means 

Tôi biết rằng câu hỏi này không được xác định rõ, nhưng một số cụm có xu hướng hình elip hoặc nằm trong không gian chiều thấp hơn trong khi câu hỏi khác có hình dạng phi tuyến (trong ví dụ 2D hoặc 3D). Có biện pháp nào về tính …

14 unsupervised-learning  clustering 

Tôi đang cố gắng nắm bắt các biện pháp cong vênh thời gian động để so sánh chuỗi thời gian với nhau. Tôi có ba bộ dữ liệu chuỗi thời gian như thế này: T1 <- structure(c(0.000213652387565, 0.000535045478866, 0, 0, 0.000219346347883, 0.000359669104424, 0.000269469145783, 0.00016051364366, 0.000181950509461, 0.000385579332948, 0.00078170803205, 0.000747244535774, 0, 0.000622858922454, …

14 r  time-series  clustering 

Đây là một câu hỏi ngây thơ từ một người bắt đầu học máy học. Tôi đang đọc những cuốn sách "Học máy: Một viễn cảnh thuật toán" từ Marsland. Tôi thấy nó hữu ích như một cuốn sách giới thiệu, nhưng bây giờ tôi muốn đi sâu vào các …

14 machine-learning  clustering  bioinformatics 

Có ai sử dụng số liệu hoặc L .5 để phân cụm, thay vì L 2 không? Aggarwal và cộng sự, về hành vi đáng ngạc nhiên của các số liệu khoảng cách trong không gian chiều cao cho biết (năm 2001) rằngL1L1L_1L.5L.5L_.5L2L2L_2 luôn được ưu tiên hơn so với …

14 clustering  distance-functions  rule-of-thumb 

Đã khóa . Câu hỏi này và câu trả lời của nó bị khóa vì câu hỏi không có chủ đề nhưng có ý nghĩa lịch sử. Nó hiện không chấp nhận câu trả lời hoặc tương tác mới. Tôi muốn cụm ~ 22000 điểm. Nhiều thuật toán phân cụm …

14 data-visualization  clustering  software 

Dường như đối với phương tiện K và các thuật toán liên quan khác, việc phân cụm dựa trên việc tính toán khoảng cách giữa các điểm. Có một cái mà làm việc mà không có nó?

14 machine-learning  clustering  data-mining  k-means