Câu hỏi được gắn thẻ «k-means»

k-mean là phương pháp phân vùng dữ liệu thành các cụm bằng cách tìm một số phương tiện xác định, k, st khi dữ liệu được gán cho các cụm với giá trị trung bình gần nhất, tổng bình phương của cụm w / i được thu nhỏ

2
k-nghĩa vs k-trung?
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?
3
Sự phù hợp của ANOVA sau phân tích cụm k-nghĩa
Thông báo sau bảng ANOVA sau phân tích K-mean chỉ ra rằng các mức ý nghĩa không nên được xem là thử nghiệm của các phương tiện bằng nhau, vì giải pháp cụm đã được rút ra dựa trên khoảng cách Euclide để tối đa hóa khoảng cách. Tôi nên …
14 anova  k-means 
1
k-nghĩa là | | aka K-Means ++ có thể mở rộng
Bahman Bahmani et al. giới thiệu k-nghĩa | |, đây là phiên bản nhanh hơn của k-nghĩa ++. Thuật toán này được lấy từ trang 4 của bài báo của họ , Bahmani, B., Moseley, B., Vattani, A., Kumar, R., & Vassilvitskii, S. (2012). Khả năng mở rộng k-nghĩa là …
5
Làm thế nào để thực hiện việc cắt bỏ các giá trị trong số lượng điểm dữ liệu rất lớn?
Tôi có một bộ dữ liệu rất lớn và thiếu khoảng 5% giá trị ngẫu nhiên. Các biến này có mối tương quan với nhau. Ví dụ R tập dữ liệu sau đây chỉ là một ví dụ đồ chơi với dữ liệu tương quan giả. set.seed(123) # matrix of …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.