Câu hỏi được gắn thẻ «gaussian-mixture»

Tôi có một tập dữ liệu X có 10 thứ nguyên, 4 trong số đó là các giá trị rời rạc. Trong thực tế, 4 biến rời rạc đó là thứ tự, nghĩa là giá trị cao hơn hàm ý ngữ nghĩa cao hơn / tốt hơn. 2 trong số …

33 clustering  k-means  discrete-data  continuous-data  gaussian-mixture 

Tôi đang đọc Giám mục về thuật toán EM cho GMM và mối quan hệ giữa GMM và k-mean. Trong cuốn sách này có nói rằng k-mean là phiên bản cứng của GMM. Tôi tự hỏi điều đó có nghĩa là nếu dữ liệu tôi đang cố gắng phân cụm …

21 clustering  data-mining  k-means  gaussian-mixture 

Tôi muốn thực hiện thuật toán EM bằng tay và sau đó so sánh nó với kết quả normalmixEMcủa mixtoolsgói. Tất nhiên, tôi sẽ rất vui nếu cả hai đều dẫn đến cùng một kết quả. Tài liệu tham khảo chính là Geoffrey McLachlan (2000), Mô hình hỗn hợp hữu …

20 r  expectation-maximization  gaussian-mixture 

Xem xét khả năng đăng nhập của hỗn hợp Gaussian: l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Sn;θ)=∑t=1nlog⁡f(x(t)|θ)=∑t=1nlog⁡{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σi2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i f(x^{(t)}|\mu^{(i)}, \sigma^2_i)\right\} Tôi đã tự hỏi tại sao nó khó tính toán để tối đa hóa phương trình đó trực tiếp? Tôi đang tìm kiếm một trực giác vững chắc rõ ràng về …

18 machine-learning  gaussian-mixture  expectation-maximization 

Có nhiều tài liệu nhấn mạnh phương pháp Tối đa hóa kỳ vọng trên các mô hình hỗn hợp (Hỗn hợp của Gaussian, Mô hình Markov ẩn, v.v.). Tại sao EM lại quan trọng? EM chỉ là một cách để tối ưu hóa và không được sử dụng rộng rãi …

15 machine-learning  optimization  expectation-maximization  gaussian-mixture 

Tôi có hai biến - X và Y và tôi cần tạo tối đa cụm (và tối ưu) = 5. Biểu đồ lý tưởng của các biến như sau: Tôi muốn thực hiện 5 cụm này. Một cái gì đó như thế này: Vì vậy, tôi nghĩ rằng đây là …

15 r  clustering  gaussian-mixture 

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 

Trong chương 9 của cuốn sách Nhận dạng mẫu và học máy, có phần này về mô hình hỗn hợp Gaussian: Thành thật mà nói tôi không thực sự hiểu tại sao điều này sẽ tạo ra một điểm kỳ dị. bất cứ ai có thể giải thích điều này …

15 gaussian-mixture 

Các mô hình hỗn hợp Gaussian (GMM) rất hấp dẫn bởi vì chúng đơn giản để làm việc với cả trong phân tích và thực tế và có khả năng mô hình hóa một số phân phối kỳ lạ mà không quá phức tạp. Có một vài thuộc tính phân …

14 probability  normal-distribution  references  gaussian-mixture  information-theory 

Tôi biết rằng một tổng số Gaussian là Gaussian. Vì vậy, một hỗn hợp Gaussian khác nhau như thế nào? Ý tôi là, một hỗn hợp Gaussian chỉ là một tổng số Gaussian (trong đó mỗi Gaussian được nhân với hệ số trộn tương ứng) phải không?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

Trong khi thử Mô hình hỗn hợp Gaussian ở đây , tôi đã tìm thấy 4 loại hiệp phương sai này. 'full' (each component has its own general covariance matrix), 'tied' (all components share the same general covariance matrix), 'diag' (each component has its own diagonal covariance matrix), 'spherical' (each …

12 covariance-matrix  gaussian-mixture 

Tôi có thông tin về sự phân bố kích thước nhân trắc học (như nhịp vai) cho trẻ em ở các độ tuổi khác nhau. Đối với mỗi độ tuổi và kích thước, tôi có ý nghĩa, độ lệch chuẩn. (Tôi cũng có tám lượng tử, nhưng tôi không nghĩ …

12 normal-distribution  quantiles  gaussian-mixture  aggregation 

Gói R mclustsử dụng BIC làm tiêu chí cho lựa chọn mô hình cụm. Theo hiểu biết của tôi, một mô hình có BIC thấp nhất nên được chọn so với các mô hình khác (nếu bạn chỉ quan tâm đến BIC). Tuy nhiên, khi tất cả các giá trị …

11 r  clustering  gaussian-mixture  bic  model-based-clustering 

Các mgcvgói cho Rcó hai chức năng cho phù hợp tương tác sản phẩm tensor: te()và ti(). Tôi hiểu sự phân công lao động cơ bản giữa hai người (phù hợp với sự tương tác phi tuyến tính so với việc phân tách tương tác này thành các hiệu ứng …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Tôi đang chạy một mô phỏng nhanh để so sánh các phương pháp phân cụm khác nhau và hiện đang gặp khó khăn khi cố gắng đánh giá các giải pháp cụm. Tôi biết các số liệu xác nhận khác nhau (nhiều số được tìm thấy trong cluster.stats () trong …

11 clustering  kullback-leibler  gaussian-mixture