Câu hỏi được gắn thẻ «k-means»

Tôi đã sử dụng kmeanshướng dẫn của R để thực hiện thuật toán k-mean trên tập dữ liệu iris của Anderson. Tôi có một câu hỏi về một số thông số mà tôi nhận được. Kết quả là: Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 Trong …

12 r  machine-learning  clustering  interpretation  k-means 

Tôi tin rằng tiêu đề của câu hỏi này nói lên tất cả.

12 clustering  k-means  high-dimensional 

Điều này đã ở trong tâm trí tôi ít nhất một vài giờ. Tôi đã cố gắng tìm một k tối ưu cho đầu ra từ thuật toán k-mean (với số liệu tương tự cosine ) nên cuối cùng tôi đã tính toán biến dạng là một hàm của số …

11 machine-learning  clustering  k-means 

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 có một ma trận lớn (650K hàng * 62 cột) dữ liệu nhị phân (chỉ 0-1 mục). Ma trận chủ yếu là thưa thớt: khoảng 8% được lấp đầy. Tôi muốn phân cụm nó thành 5 nhóm - giả sử được đặt tên từ 1 đến 5. Tôi đã …

11 clustering  dataset  k-means  binary-data 

Vấn đề cơ bản Đây là vấn đề cơ bản của tôi: Tôi đang cố gắng phân cụm một tập dữ liệu có chứa một số biến rất sai lệch với số lượng. Các biến chứa nhiều số không và do đó không có nhiều thông tin cho quy trình …

11 clustering  data-transformation  k-means  count-data  compositional-data 

Tôi quan tâm đến tình trạng hiện tại của nghệ thuật để chọn hạt giống ban đầu (trung tâm cụm) cho phương tiện K. Googling dẫn đến hai lựa chọn phổ biến: lựa chọn ngẫu nhiên các hạt giống ban đầu, và, sử dụng kỹ thuật lựa chọn KMeans ++: …

10 clustering  k-means 

Tôi đang sử dụng phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn để thể hiện một kho tài liệu trong không gian chiều thấp hơn. Tôi muốn phân cụm các tài liệu này thành hai nhóm bằng cách sử dụng phương tiện k. Cách đây vài năm, tôi đã làm điều này …

10 k-means  svd  lsa  cosine-distance  cosine-similarity 

Tôi có một câu hỏi rất cơ bản về phân cụm. Sau khi tôi đã tìm thấy k cụm với trọng tâm của chúng, làm thế nào để tôi diễn giải các lớp của các điểm dữ liệu mà tôi đã phân cụm (gán nhãn lớp có ý nghĩa cho …

10 k-means 

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 

Tôi không có kinh nghiệm trong ngành khai thác dữ liệu hoặc dữ liệu lớn vì vậy rất thích nghe bạn chia sẻ một số kinh nghiệm. Có phải mọi người thực sự chạy k-mean, PAM, CLARA, v.v. trên một tập dữ liệu thực sự lớn? Hoặc họ chỉ chọn …

10 clustering  data-mining  k-means  convergence  large-data 

Tôi hiểu sự khác biệt giữa k medoid và k có nghĩa. Nhưng bạn có thể cho tôi một ví dụ với một tập dữ liệu nhỏ trong đó đầu ra k medoid khác với k có nghĩa là đầu ra.

10 k-means  k-medoids 

Tôi có một bộ dữ liệu gồm 50 mẫu. Mỗi mẫu bao gồm 11 tính năng Boolean (có thể tương quan). Tôi muốn một số cách trực quan hóa các mẫu này trên một đồ thị 2D và kiểm tra xem có các cụm / nhóm trong số 50 mẫu …

10 clustering  data-visualization  pca  k-means  spectral-analysis 

Vì vậy, việc có được một "ý tưởng" về số lượng cụm tối ưu trong phương tiện k cũng được ghi lại. Tôi đã tìm thấy một bài viết về việc làm điều này trong các hỗn hợp gaussian, nhưng không chắc chắn rằng tôi bị thuyết phục bởi nó, …

10 classification  k-means  mixture  unsupervised-learning 

Tôi đang đọc một cuốn sách "Học máy với tia lửa" của Nick Pentreath, và tại trang 224-225, tác giả đã thảo luận về việc sử dụng phương tiện K như một hình thức giảm kích thước. Tôi chưa bao giờ thấy loại giảm kích thước này, nó có tên …

10 clustering  k-means  dimensionality-reduction