«clustering» etiketlenmiş sorular

SORU: Sınav sorularına ilişkin ikili veri var (doğru / yanlış) Bazı kişiler, bir soru alt kümesine ve doğru cevaplarına önceden erişebilmiş olabilir. Kim, kaç veya hangisi olduğunu bilmiyorum. Hiçbir hile olsaydı, ben öğe için doğru bir tepki olasılığını modellemek herhalde olarak , nerede soru zorluk temsil eder ve bireyin gizli …

25 r  clustering  classification  psychometrics 

Bazı noktalar var içinde ve ben böylece noktaları küme istiyorum:X= { x1, . . . , xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}R,pR,pR^p Her kümede eşit sayıda elemanı bulunur . (Bu kümeler böler sayısı varsayalım .)XXXnnn Her küme, bir anlamda, araçlarından gelen kümeler gibi, "uzamsal olarak yapışkandır" .kkk Bunlardan birini veya diğerini tatmin eden birçok kümelenme …

25 machine-learning  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Farklı düğümler arasında veri transferleri veritabanı tablosu var. Bu büyük bir veri tabanıdır (yaklaşık 40 milyon transferle). Özniteliklerden biri, 0 byte ile 2 tera byte arasında değişen bayt sayısı (nbyte) transferidir. Nbaytları kümelemek isterim ki, k kümeleri verildiğinde bazı x1 transferleri k1 kümesine, x2 k2 vb. Kullandığım terminolojiden neyle gittiğimi …

24 clustering  k-means 

Boyutsallığın azaltılması için -sne algoritması hakkında çok şey okudum . MNIST gibi "klasik" veri kümelerindeki performanstan, rakamların net bir şekilde ayrılmasını sağladığı için çok etkilendim ( orijinal makaleye bakın ):ttt Ayrıca, eğittiğim bir sinir ağı tarafından öğrenilen özellikleri görselleştirmek için de kullandım ve sonuçlardan çok memnun kaldım. Yani, anladığım kadarıyla: …

23 clustering  data-visualization  dimensionality-reduction  high-dimensional  tsne 

Sorular: Büyük bir korelasyon matrisim var. Bireysel korelasyonları kümelemek yerine, değişkenleri birbirleriyle olan korelasyonlarına göre kümelemek istiyorum, yani eğer A ve B değişkenleri C ila Z değişkenleriyle benzer korelasyonlara sahipse, o zaman A ve B aynı kümenin parçası olmalıdır. Bunun iyi bir gerçek hayat örneği, farklı varlık sınıflarıdır - varlık …

23 correlation  clustering  correlation-matrix 

Verilerimi hiyerarşik olarak kümelemek istiyorum ancak Öklid mesafesini kullanmak yerine, korelasyon kullanmak istiyorum. Ayrıca, her iki 1 ve 1 benim çalışma "ko-düzenleme" belirten ile -1 1'e korelasyon katsayısı aralıkları, beri, d = 0 benim hesaplanmasıdır Böylece hem 1 ve 1 tedavi am d=1−|r| d=1−|r|\ d = 1-|r| Ayrı bir soruda …

22 correlation  clustering  distance  hierarchical-clustering 

İkinci soru, web'de bir yerde, "denetimli kümeleme" hakkında konuştuğumda, kümelenmenin denetimsiz olduğunu bildiğim bir tartışmada buldum, peki "denetimli kümelenme" nin tam anlamı nedir? "Sınıflandırma" açısından fark nedir? Bunun hakkında konuşan birçok bağlantı var: http://www.cs.uh.edu/docs/cosc/technical-reports/2005/05_10.pdf http://books.nips.cc/papers/files/nips23/NIPS2010_0427.pdf http://engr.case.edu/ray_soumya/mlrg/supervised_clustering_finley_joachims_icml05.pdf http://www.public.asu.edu/~kvanlehn/Stringent/PDF/05CICL_UP_DB_PWJ_KVL.pdf http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/366.pdf http://www.cs.cornell.edu/~tomf/publications/supervised_kmeans-08.pdf http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume6/daume05a/daume05a.pdf vb ...

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

250k x 100 boyutunda ikili özelliklerin yarı küçük bir matrisine sahibim. Her satır bir kullanıcıdır ve sütunlar bazı kullanıcı davranışlarının örneğin "likes_cats" gibi ikili "etiketleri" dir. user 1 2 3 4 5 ... ------------------------- A 1 0 1 0 1 B 0 1 0 1 0 C 1 0 0 …

22 r  clustering  binary-data 

Sahip olduğum nesnelere K-aracı kümelemesi yapmak istiyorum, ancak nesneler uzayda nokta, yani objects x featuresveri kümesi tarafından tanımlanmadı . Ancak, herhangi iki nesne arasındaki mesafeyi hesaplayabiliyorum (benzerlik işlevine dayanıyor). Bu yüzden mesafe matrisini elden çıkarıyorum objects x objects. Daha önce K-araçları kullandım, ancak bu nokta veri kümesi girdisiydi; ve uzaklık …

22 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  distance 

Küme analizi hakkında bir sorum var. 5 yıl boyunca güç kullanımlarına göre kümelenmesi gereken 3000 şirket var. Her şirketin 5 yıl boyunca her saat için değerleri vardır. Bazı şirketlerin zaman içinde kullanım gücünde aynı örüntüye sahip olup olmadığını öğrenmek istiyorum. Sonuçlar, güç kullanımının günlük tahmini için kullanılmalıdır. SPSS'de zaman serilerini …

22 time-series  clustering  spss 

Herkes arasındaki fark arkasında herhangi bir fikir veya sezgi vardı acaba Bilgi Değişimi ve Rand Index kümelenmemeler karşılaştırmak için. Marina Melia'nın (Çok Değişkenli Analiz Dergisi, 2007) " Kümelemeleri Karşılaştırma - Bilgiye Dayalı Bir Mesafe " adlı makalesini okudum , ancak tanımlardaki farklılığı fark etmekten başka, bilginin varyasyonunun ne olduğunu anlamıyorum. …

21 machine-learning  clustering  metric 

Klasik kümeleme ve boyutsallık azaltma algoritmalarının çoğu (hiyerarşik kümeleme, temel bileşen analizi, k-araçları, kendi kendini düzenleyen haritalar ...) özel olarak sayısal veriler için tasarlanmıştır ve girdi verileri bir öklid uzayında noktalar olarak görülür. Bu, elbette bir sorun, çünkü gerçek dünyadaki birçok soru karışık veriler içeriyor: örneğin otobüsleri incelersek, yükseklik ve …

21 clustering  dimensionality-reduction  distance  self-organizing-maps  mixed-type-data 

Bishop'u GMM için EM algoritması ve GMM ile k-ortalamaları arasındaki ilişki üzerine okuyorum. Bu kitapta k-means'ın GMM'nin zor atanmış bir versiyonu olduğu söyleniyor. Merak ediyorum ki, kümelenmeye çalıştığım veriler Gauss değilse, k-Ortalamaları kullanamam (ya da en azından kullanmak uygun değil)? Örneğin, veriler her biri 0 veya 1 değerine sahip 8 …

21 clustering  data-mining  k-means  gaussian-mixture 

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

A, B, C, D, E olmak üzere 5 özellikten oluşan bir veri setim var. Hepsi sayısal değerlerdir. Yoğunluk temelli bir kümeleme yapmak yerine, yapmak istediğim veriyi karar ağacı benzeri bir şekilde kümelemektir. Demek istediğim yaklaşım şöyle: Algoritma, özellik C'yi temel alarak verileri X başlangıç ​​kümelerine bölebilir, yani X kümeleri küçük …

20 r  machine-learning  clustering  cart