«clustering» etiketlenmiş sorular

Veri kümem, bir dizi sayısal özellik ve bir kategorik içerir. Söyle NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, nerede CategoricalAttrüç olası değerlerden birini alır: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2veya CategoricalAttrValue3. Octave https://blog.west.uni-koblenz.de/2012-07-14/a-working-k-means-code-for-octave/ için varsayılan k-aracı kümeleme algoritması uygulamasını kullanıyorum . Sadece sayısal verilerle çalışır. Öyleyse sorum: kategorik niteliği CategoricalAttrüç sayısal (ikili) değişkene bölmek doğru IsCategoricalAttrValue1, …

133 data-mining  clustering  octave  k-means  categorical-data 

Coğrafi konum kümelenmesi için doğru yaklaşım ve kümeleme algoritması nedir? Coğrafi konum koordinatlarını kümelemek için aşağıdaki kodu kullanıyorum: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], [lat, long], ... [lat, long] ]) x, y = kmeans2(whiten(coordinates), 3, iter = 20) plt.scatter(coordinates[:,0], …

51 machine-learning  python  clustering  k-means  geospatial 

Ben araştırma, üzerinde çalışıyorum nerede üç olay KAZANAN ait sınıflandırmak birine ihtiyacı = ( win, draw, lose) WINNER LEAGUE HOME AWAY MATCH_HOME MATCH_DRAW MATCH_AWAY MATCH_U2_50 MATCH_O2_50 3 13 550 571 1.86 3.34 4.23 1.66 2.11 3 7 322 334 7.55 4.1 1.4 2.17 1.61 Şu anki modelim: def build_model(input_dim, output_classes): …

30 python  neural-network  classification  clustering  keras 

100 sayısal özellikli 50k örneklerin üzerinde bir degrade yükseltme modeli yetiştirmeye çalışıyorum. XGBClassifieriken benim makinede 43 saniye içinde kolları 500 ağaçları, GradientBoostingClassifierkolları sadece 10 ağaç (!) 1 dakika ve 2 saniye :( Ben rahatsız etmedi o saat sürer olarak 500 ağaç büyümeye çalışan. Aynı kullanıyorum learning_rateve max_depthayarları , aşağıya bakınız. …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Kümeden önce verilerinizi standart hale getirmek gerekli midir? Dan örnekte scikit learnDBSCAN hakkında, burada onlar doğrultusunda bunu: X = StandardScaler().fit_transform(X) Ama neden gerekli olduğunu anlamıyorum. Sonuçta, kümeleme herhangi bir veri dağılımını varsaymaz - denetimsiz bir öğrenme yöntemidir, bu nedenle amacı verileri araştırmaktır. Verileri dönüştürmek neden gerekli olsun?

23 python  clustering  clusters  anomaly-detection 

Bazı vektörleri 90 özellikli K-aracıyla kümelemeye çalışıyorum. Bu algoritma bana küme sayısını sorduğundan, seçimimi güzel bir matematikle doğrulamak istiyorum. 8-10 küme olmasını bekliyorum. Özellikler Z-skoruna göre ölçeklendirilir. Dirsek yöntemi ve varyans açıklandı from scipy.spatial.distance import cdist, pdist from sklearn.cluster import KMeans K = range(1,50) KM = [KMeans(n_clusters=k).fit(dt_trans) for k in …

23 clustering  k-means 

Bunun için yeniyim ve bunun arkasındaki teorik kavramları tam olarak anladığımı söyleyemem. Python'daki birkaç nokta listesi arasındaki KL Diverjansını hesaplamaya çalışıyorum. Bunu denemek ve yapmak için http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html adresini kullanıyorum . Karşılaştığım sorun, döndürülen değerin 2 sayı listesi için aynı olması (bunun 1.3862943611198906). Burada bir çeşit teorik hata yapıyorum ama farkedemiyorum. …

22 python  clustering  scikit-learn 

Arka fon Enerji sayacı okumalarının zaman serisi veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Serinin uzunluğu metreye göre değişir - bazıları için birkaç yıl, diğerleri sadece birkaç ay, vb. Üzerinde çalıştığım şeylerden biri, bu zaman serilerinin kümelenmesi. İşim şu an için akademik ve aynı zamanda verilerin analizini yaparken, bazı kümelenmeler yapmak konusunda özel …

22 data-mining  clustering  time-series  beginner 

Biz elemanları bir dizi olduğunu varsayalım E ve bir benzerlik ( değil mesafe ) işlevi sim (örnek, ej) iki eleman arasında ei, ej ∈ e . Sim kullanarak E öğelerini (verimli bir şekilde) nasıl kümelendirebiliriz ? k , örneğin, belirli bir k gerektirir, Kanopi Kümelemesi iki eşik değeri gerektirir. Bu …

19 clustering  algorithms  similarity 

Geçenlerde açısından rastladım Word2Vec , Sentence2Vec ve Doc2Vec ve ben vektör semantik yeni olduğum gibi karıştı tür. Birisi lütfen bu yöntemlerin farklılığını basit kelimelerle detaylandırabilir mi? Her yöntem için en uygun görevler nelerdir?

18 machine-learning  data-mining  clustering  nlp  unsupervised-learning 

İki cümleyim var, S1 ve S2. Uygulanması muhtemelen kolay olan en pratik ve başarılı (makine öğrenimi) algoritmaları nelerdir (mimari Google Inception gibi karmaşık olmadığı sürece sinir ağı tamamdır). Çok fazla zaman harcamadan iyi çalışacak bir algoritma arıyorum. Başarılı ve kullanımı kolay bulduğunuz herhangi bir algoritma var mı? Bu, kümelenme kategorisine …

18 nlp  clustering  word2vec  similarity 

Centroidlerin rastgele başlatılması kullanıldığında, K-araçlarının farklı çalışmaları farklı toplam SSE'ler üretir. Ve algoritmanın performansında çok önemlidir. Bu sorunun çözümünde bazı etkili yaklaşımlar nelerdir? Son yaklaşımlar takdir edilmektedir.

17 data-mining  clustering  k-means 

Çok sayıda cümleyi anlamlarına göre gruplara ayırma problemim var. Bu, çok sayıda cümleniz olduğunda ve anlamlarına göre gruplandırmak istediğinizde bir soruna benzer. Bunu yapmak için hangi algoritmalar öneriliyor? Önceden kümelerin sayısını bilmiyorum (ve daha fazla veri geliyor gibi kümeler de değişebilir), normalde her cümleyi temsil etmek için hangi özellikler kullanılır? …

17 clustering  text-mining  algorithms  scikit-learn 

corr()Orijinal bir df dışında bir df oluşturun . corr()Df 70 X 70 çıktı ve ısı haritası görselleştirmek mümkün değildir ... sns.heatmap(df). Göstermeye çalışırsam corr = df.corr(), tablo ekrana sığmaz ve tüm korelasyonları görebilirim. Boyutundan dfbağımsız olarak tümünü yazdırmanın veya ısı haritasının boyutunu kontrol etmenin bir yolu var mı ?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

K-ortalamaları kümeleme için iyi bilinen bir algoritmadır, fakat aynı zamanda bu tür bir algoritmanın çevrimiçi varyasyonu da vardır (çevrimiçi K-ortalamaları). Bu yaklaşımların artıları ve eksileri nelerdir ve her biri ne zaman tercih edilmelidir?

15 clustering  algorithms  k-means