Câu hỏi được gắn thẻ «k-means»

Theo như tôi biết thì k-nghĩa là chọn ngẫu nhiên các trung tâm ban đầu. Vì họ dựa trên may mắn thuần túy, họ có thể được chọn thực sự tồi tệ. Thuật toán K-mean ++ cố gắng giải quyết vấn đề này, bằng cách trải đều các trung tâm …

10 k-means 

Tôi đang lấy dữ liệu giả về nhiệt độ so với Bán kem và phân loại nó bằng K Means (n ​​cụm = 2) để phân biệt 2 loại (hoàn toàn giả). Bây giờ tôi đang thực hiện Phân tích thành phần chính trên dữ liệu này và mục tiêu …

9 pca  interpretation  k-means  dimensionality-reduction 

Tôi muốn mã hóa một kmeans clustering trong python bằng cách sử dụng gấu trúc và scikit tìm hiểu. Để chọn k tốt, tôi muốn viết mã thống kê Gap từ Tibshirani và al 2001 ( pdf ). Tôi muốn biết liệu tôi có thể sử dụng kết quả quán …

9 clustering  python  k-means  scikit-learn  metric 

Tôi đang làm việc trên một số phần mềm sẽ xác định vị trí trong thế giới thực (máy quay tốc độ) từ một số báo cáo dựa trên GPS . Một người dùng sẽ lái xe khi báo cáo vị trí, do đó báo cáo rất không chính xác. …

9 k-means  expectation-maximization  point-estimation 

Có ai biết một phương pháp tốt để xác định xem việc phân cụm bằng kmeans có phù hợp không? Đó là, nếu mẫu của bạn thực sự đồng nhất thì sao? Tôi biết một cái gì đó giống như một mô hình hỗn hợp (thông qua mclust trong R) …

9 r  clustering  k-means 

Giả sử tôi có một mẫu tần số gồm 4 sự kiện có thể xảy ra: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 và tôi có xác suất dự kiến ​​của các sự kiện của tôi sẽ xảy ra: p1 - 0.2 p2 - 0.1 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Theo wiki , tiêu chí hội tụ được sử dụng rộng rãi nhất là "sự thay đổi đã không thay đổi". Tôi đã tự hỏi liệu đi xe đạp có thể xảy ra nếu chúng ta sử dụng tiêu chí hội tụ như vậy? Tôi sẽ hài lòng nếu bất …

9 clustering  algorithms  k-means 

Tôi đang tự hỏi liệu có cách nào tốt để tính toán tiêu chí phân cụm dựa trên công thức BIC, cho đầu ra k-mean trong R không? Tôi hơi bối rối về cách tính BIC đó để tôi có thể so sánh nó với các mô hình phân cụm …

9 r  clustering  k-means  bic 

Nó được đề cập ở đây là một trong những phương pháp để xác định số lượng tối ưu của các cụm trong một dữ liệu thiết lập là "phương pháp khuỷu tay". Ở đây tỷ lệ phần trăm của phương sai được tính bằng tỷ lệ của phương sai …

9 clustering  k-means 

Tôi đã đọc rất nhiều bài báo kiểm tra k-mean với nhiều bộ dữ liệu thường không được phân phối như bộ dữ liệu mống mắt và nhận được kết quả tốt. Vì, tôi hiểu rằng k-mean dành cho dữ liệu phân phối thông thường, tại sao k-mean được sử …

9 normal-distribution  outliers  k-means 

Tôi tự hỏi: khi phân cụm dữ liệu bằng một số thuật toán chung, có một giả định về kích thước xấp xỉ bằng nhau của các cụm? Ví dụ, trong k-nghĩa là tôi biết tất cả các cụm nên có khoảng. số lượng mẫu bằng nhau. Nó cũng giữ …

9 clustering  k-means 

Tôi còn khá mới đối với nhận dạng chữ số và tôi đã nhận thấy rằng nhiều hướng dẫn sử dụng phân loại SVM, ví dụ: http://hanzratech.in/2015/02/24/handwritten-digit-recognition-USE-opencv-sklearn-and-python.html http://scikit-learn.org/ sóng / auto_examples / classifying /pl_d_ds_groupification.html Tôi muốn biết nếu có bất kỳ lợi ích (tên miền cụ thể) nào cho công …

8 svm  deep-learning  k-means  pattern-recognition  image-processing 

σ2Iσ2I\sigma^2 Ilimσ→0limσ→0\lim_{\sigma \to 0} Giả sử chúng ta có một tập hợp dữ liệu quan sát của biến ngẫu nhiên . Hàm mục tiêu cho phương tiện M được cho bởi: trong đó là biến chỉ thị nhị phân của một phép gán cứng cho cụm . (nếu điểm dữ …

8 self-study  k-means  expectation-maximization  gaussian-mixture 

Vì vậy, tôi nhận ra điều này đã được hỏi trước đây: ví dụ: các trường hợp sử dụng liên quan đến phân tích cụm của các số liệu khoảng cách khác nhau là gì? nhưng tôi đã tìm thấy những câu trả lời hơi mâu thuẫn với những gì …

8 clustering  k-means  metric 

Tôi đã nhận được câu hỏi sau đây như một câu hỏi kiểm tra cho bài kiểm tra của mình và tôi chỉ đơn giản là không thể hiểu câu trả lời. Một biểu đồ phân tán dữ liệu được chiếu lên hai thành phần chính đầu tiên được hiển …

8 clustering  k-means