«k-means» 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 

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 

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 

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 

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 

10 boyutlu noktalarda k-demek kümeleme yapmak istiyorum. Yakalama: 10 ^ 10 puan var . Sadece en büyük kümelerin merkezini ve boyutunu arıyorum (diyelim ki 10 ila 100 küme); Her noktanın hangi kümede bittiği umurumda değil. K-araçlarını kullanmak önemli değil; Ben sadece benzer bir etki arıyorum, herhangi bir yaklaşık k-araçları veya …

14 clustering  k-means 

Ben bir uygulama prototip ve bazı oluşturulan cümleler üzerinde şaşkınlık hesaplamak için bir dil modeline ihtiyacım var. Python'da kolayca kullanabileceğim eğitimli bir dil modeli var mı? Gibi basit bir şey model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Esasen dil statspaketinde uygulanan farklı k-ortalama kümeleme algoritmalarını anlamaya çalışıyorum R. Lloyd'un algoritmasını ve MacQueen'in çevrimiçi algoritmasını anlıyorum. Onları anlama şeklim şu şekildedir: Lloyd Algoritması: Başlangıçta 'k' kümelerinin sentroidleri olarak işlev görecek 'k' rastgele gözlemler seçilir. Daha sonra sentroidler birleşene kadar yineleme aşağıdaki adımlar gerçekleşir. Her bir gözlem ile seçilen …

10 r  clustering  k-means