Câu hỏi được gắn thẻ «k-means»

Tôi muốn hiểu, sự khác biệt thực hiện chính giữa các thuật toán phân cụm k-nghĩa tiêu chuẩn và hình cầu là gì. Trong mỗi bước, k-có nghĩa là tính khoảng cách giữa các vectơ phần tử và trọng tâm cụm và gán lại tài liệu cho cụm này, mà …

28 clustering  data-mining  algorithms  k-means 

Tôi cần sử dụng các biến nhị phân (giá trị 0 & 1) trong k-mean. Nhưng k-có nghĩa là chỉ hoạt động với các biến liên tục. Tôi biết một số người vẫn sử dụng các biến nhị phân này trong k-mean bỏ qua thực tế là k-mean chỉ được …

27 r  clustering  binary-data  k-means  mixed-type-data 

Tôi có một số điểm trong và tôi muốn phân cụm các điểm sao cho:R pX= { x1, . . . , xn}X= ={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p Mỗi cụm có chứa một số lượng tương đương của các yếu tố của . (Giả sử rằng số cụm chia .)nXXXnnn Mỗi cụm được "gắn …

25 machine-learning  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Tôi có một bảng cơ sở dữ liệu chuyển dữ liệu giữa các nút khác nhau. Đây là một cơ sở dữ liệu khổng lồ (với gần 40 triệu lượt chuyển). Một trong những thuộc tính là số lượng byte (nbyte) chuyển từ 0 byte đến 2 tera byte. Tôi …

24 clustering  k-means 

Tôi muốn thực hiện phân cụm K-nghĩa trên các đối tượng tôi có, nhưng các đối tượng không được mô tả là các điểm trong không gian, tức là theo objects x featurestập dữ liệu. Tuy nhiên, tôi có thể tính khoảng cách giữa hai đối tượng bất kỳ (nó …

22 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  distance 

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 có một ma trận tương quan trong đó nêu rõ mọi mặt hàng có tương quan với mặt hàng khác như thế nào. Do đó đối với một mục N, tôi đã có ma trận tương quan N * N. Sử dụng ma trận tương quan này, làm cách …

20 clustering  python  k-means 

Đối với một nhiệm vụ tôi đã được yêu cầu cung cấp một bằng chứng rằng k-mean hội tụ trong một số bước hữu hạn. Đây là những gì tôi đã viết: CCCE(C)=∑xmini=1k∥x−ci∥2E(C)=∑xmini=1k‖x−ci‖2E(C)=\sum_{\mathbf{x}}\min_{i=1}^{k}\left\Vert \mathbf{x}-\mathbf{c}_{i}\right\Vert ^{2}E(C)E(C)E(C) Bước 2 đề cập đến bước gắn nhãn từng điểm dữ liệu theo trung tâm …

20 mathematical-statistics  k-means 

Ai đó có thể giải thích những ưu và nhược điểm của Phân cụm phân cấp? Phân cụm phân cấp có những nhược điểm giống như K nghĩa là gì không? Những lợi thế của cụm phân cấp so với K có nghĩa là gì? Khi nào chúng ta nên …

19 clustering  k-means  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

Có cách nào để xác định tính năng / biến nào của bộ dữ liệu là quan trọng nhất / chiếm ưu thế trong giải pháp cụm k-mean không?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

Tôi đang sử dụng phương tiện K để phân cụm dữ liệu của mình và đang tìm cách đề xuất số cụm "tối ưu". Thống kê khoảng cách dường như là một cách phổ biến để tìm một số cụm tốt. Vì một số lý do, nó trả về 1 …

18 r  machine-learning  clustering  k-means 

Tôi có một bộ dữ liệu với 16 biến và sau khi phân cụm theo kmeans, tôi muốn vẽ hai nhóm. Những âm mưu nào bạn đề nghị để đại diện trực quan cho hai cụm?

17 data-visualization  clustering  k-means 

Tôi đọc rằng thuật toán k-mean chỉ hội tụ đến mức tối thiểu cục bộ và không đến mức tối thiểu toàn cầu. Tại sao lại thế này? Tôi có thể nghĩ một cách logic về việc khởi tạo có thể ảnh hưởng đến việc phân cụm cuối cùng như …

16 clustering  k-means  convergence  gradient-descent  minimum 

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 

Những nơi tôi đã đọc về lời nguyền chiều giải thích nó kết hợp với kNN là chủ yếu và các mô hình tuyến tính nói chung. Tôi thường xuyên thấy những người xếp hạng hàng đầu trong Kaggle sử dụng hàng ngàn tính năng trên bộ dữ liệu hầu …

15 neural-networks  svm  k-means  k-nearest-neighbour  high-dimensional