Câu hỏi được gắn thẻ «euclidean»

Tôi đã thấy ở đâu đó rằng khoảng cách cổ điển (như khoảng cách Euclide) trở nên phân biệt đối xử yếu khi chúng ta có dữ liệu đa chiều và thưa thớt. Tại sao? Bạn có một ví dụ về hai vectơ dữ liệu thưa thớt trong đó khoảng …

72 machine-learning  clustering  data-mining  sparse  euclidean 

Có một mục đích cụ thể nào về hiệu quả hoặc chức năng tại sao thuật toán k-mean không sử dụng ví dụ tương tự cosine (dis) như một thước đo khoảng cách, mà chỉ có thể sử dụng định mức Euclide? Nói chung, phương pháp K-nghĩa sẽ tuân thủ …

62 clustering  k-means  distance-functions  euclidean 

Giống hệt ý nghĩa, rằng nó sẽ tạo ra kết quả giống hệt nhau cho một sự tương đồng giữa bảng xếp hạng một vector u và một tập hợp các vectơ V . Tôi có một mô hình không gian vectơ có thước đo khoảng cách (khoảng cách euclide, …

27 normalization  natural-language  euclidean  cosine-distance  cosine-similarity 

Trong thuật toán rừng ngẫu nhiên, Breiman (tác giả) xây dựng ma trận tương tự như sau: Gửi tất cả các ví dụ học tập xuống từng cây trong rừng Nếu hai ví dụ hạ cánh trong cùng một phần tử tăng tương ứng trong ma trận tương tự bằng …

27 random-forest  distance  similarities  euclidean 

Tôi đang sử dụng kkk có nghĩa là phân cụm để giọng nói cụm. Khi tôi so sánh cách phát âm với dữ liệu loa được phân cụm, tôi nhận được méo trung bình (dựa trên khoảng cách Euclide). Khoảng cách này có thể trong phạm vi của [0,∞][0,∞][0,\infty] . …

13 clustering  k-means  distance  euclidean 

Theo một số bài báo tôi đang đọc, khoảng cách Jeffries và Matusita thường được sử dụng. Nhưng tôi không thể tìm thấy nhiều thông tin về nó ngoại trừ công thức dưới đây JMD (x, y) =∑(xi−−√2−yi−−√2)2−−−−−−−−−−−−−√2∑(xi2−yi2)22\sqrt[2]{\sum(\sqrt[2]{x_i}-\sqrt[2]{y_i})^2} Nó tương tự như khoảng cách Euclide ngoại trừ căn bậc hai …

11 classification  k-nearest-neighbour  euclidean 

Tôi không phải là một nhà sinh thái học cộng đồng, nhưng những ngày này tôi đang làm việc trên dữ liệu sinh thái cộng đồng. Điều tôi không thể hiểu, ngoài toán học về những khoảng cách này, là tiêu chí cho từng khoảng cách sử dụng và trong …

10 distance  euclidean 

Tôi có một GLMM có dạng: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Khi tôi sử dụng drop1(model, test="Chi"), tôi nhận được kết quả khác với nếu tôi sử dụng Anova(model, type="III")từ gói xe hơi hoặc summary(model). Hai cái sau cho cùng một …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Vì vậy, tôi đang cố gắng dạy cho mình các mạng lưới thần kinh (đối với các ứng dụng hồi quy, không phân loại hình ảnh của mèo). Các thử nghiệm đầu tiên của tôi là đào tạo một mạng để thực hiện bộ lọc FIR và Biến đổi Fourier …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  keras  euclidean 

Chúng ta hãy có ma trận đối xứng vuông của khoảng cách euclide bình phương giữa điểm và vectơ dài biểu thị thành viên cụm hoặc nhóm ( cụm) của các điểm; một cụm có thể bao gồm điểm.n n k ≥ 1DD\bf Dnnnnnnkkk≥ 1≥1\ge1 Cách hiệu quả nhất hoặc …

8 clustering  mean  distance  euclidean