Thống kê và dữ liệu lớn k-means

5

Làm thế nào để hiểu những nhược điểm của K-nghĩa

K-mean là một phương pháp được sử dụng rộng rãi trong phân tích cụm. Theo hiểu biết của tôi, phương pháp này KHÔNG yêu cầu BẤT CỨ giả định nào, nghĩa là đưa cho tôi một tập dữ liệu và số cụm được chỉ định trước, k và tôi chỉ …

365 machine-learning clustering data-mining k-means

5

Sự khác biệt chính giữa K-mean và K-láng giềng gần nhất là gì?

Tôi biết rằng phương tiện k không được giám sát và được sử dụng để phân cụm vv và k-NN được giám sát. Nhưng tôi muốn biết sự khác biệt cụ thể giữa hai?

86 machine-learning k-means k-nearest-neighbour

6

Làm thế nào để biết liệu dữ liệu được cụm cụm có đủ để các thuật toán phân cụm tạo ra kết quả có ý nghĩa hay không?

Làm thế nào bạn biết liệu dữ liệu (chiều cao) của bạn thể hiện đủ phân cụm sao cho kết quả từ kmeans hoặc thuật toán phân cụm khác thực sự có ý nghĩa? Đối với thuật toán k-mean nói riêng, mức giảm của phương sai trong cụm nên có …

78 clustering k-means

6

Phân cụm trên đầu ra của t-SNE

Tôi đã có một ứng dụng trong đó rất tiện để phân cụm một tập dữ liệu ồn ào trước khi tìm kiếm các hiệu ứng nhóm phụ trong các cụm. Lần đầu tiên tôi nhìn vào PCA, nhưng phải mất ~ 30 thành phần để có được 90% khả …

78 clustering interpretation k-means tsne

3

Làm thế nào để tạo ra một sơ đồ đẹp về kết quả phân tích cụm k-nghĩa?

Tôi đang sử dụng R để thực hiện phân cụm K-nghĩa. Tôi đang sử dụng 14 biến để chạy K-mean Một cách khá hay để vẽ kết quả của K-nghĩa là gì? Có bất kỳ triển khai hiện có? Có 14 biến làm phức tạp âm mưu kết quả? Tôi …

77 data-visualization classification k-means unsupervised-learning

6

Tại sao thuật toán phân cụm k-mean chỉ sử dụng số liệu khoảng cách Euclide?

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

5

Mối quan hệ giữa phân cụm k-nghĩa và PCA là gì?

Đó là một thực tế phổ biến để áp dụng PCA (phân tích thành phần chính) trước một thuật toán phân cụm (chẳng hạn như phương tiện k). Người ta tin rằng nó cải thiện kết quả phân cụm trong thực tế (giảm nhiễu). Tuy nhiên, tôi quan tâm đến …

61 clustering pca k-means

10

Làm thế nào để quyết định số cụm chính xác?

Chúng tôi tìm thấy các trung tâm cụm và gán điểm cho k thùng khác nhau trong cụm k-nghĩa là thuật toán rất nổi tiếng và được tìm thấy gần như trong mọi gói học máy trên mạng. Nhưng phần còn thiếu và quan trọng nhất theo ý kiến của …

54 clustering k-means

3

Phân cụm với K-Means và EM: chúng có liên quan như thế nào?

Tôi đã nghiên cứu các thuật toán để phân cụm dữ liệu (học tập không giám sát): EM và k-mean. Tôi tiếp tục đọc như sau: k-mean là một biến thể của EM, với giả định rằng các cụm là hình cầu. Ai đó có thể giải thích câu trên? …

50 machine-learning clustering data-mining k-means expectation-maximization

2

Là chuẩn hóa trung bình và mở rộng tính năng cần thiết cho phân cụm k-mean?

Các bước xử lý trước tốt nhất (được khuyến nghị) trước khi thực hiện phương tiện k là gì?

44 clustering normalization k-means

5

Có quan trọng để mở rộng dữ liệu trước khi phân cụm?

Tôi tìm thấy hướng dẫn này , nó gợi ý rằng bạn nên chạy chức năng chia tỷ lệ trên các tính năng trước khi phân cụm (tôi tin rằng nó chuyển đổi dữ liệu thành z-points). Tôi đang tự hỏi liệu điều đó là cần thiết. Tôi đang hỏi …

44 clustering k-means

5

Phân cụm một tập dữ liệu với cả hai biến rời rạc và liên tục

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

1

PCA sẽ giúp như thế nào với phân tích phân cụm k-mean?

Bối cảnh : Tôi muốn phân loại các khu dân cư của thành phố thành các nhóm dựa trên đặc điểm kinh tế xã hội của họ, bao gồm mật độ đơn vị nhà ở, mật độ dân số, diện tích không gian xanh, giá nhà ở, số trường học …

32 clustering pca k-means dimensionality-reduction

3

Phân cụm một danh sách dài các chuỗi (từ) thành các nhóm tương tự

Tôi có một vấn đề sau: Tôi có một danh sách rất dài các từ, có thể là tên, họ, v.v. Tôi cần phải phân cụm danh sách từ này, sao cho các từ tương tự, ví dụ các từ có khoảng cách chỉnh sửa tương tự (Levenshtein) xuất hiện …

31 clustering k-means pattern-recognition

5

Cách xử lý dữ liệu phân cấp / lồng nhau trong học máy

Tôi sẽ giải thích vấn đề của tôi bằng một ví dụ. Giả sử bạn muốn dự đoán thu nhập của một cá nhân được cung cấp một số thuộc tính: {Tuổi, Giới tính, Quốc gia, Vùng, Thành phố}. Bạn có một tập dữ liệu đào tạo như vậy train …

29 regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials

Câu hỏi được gắn thẻ «k-means»