«clustering» etiketlenmiş sorular

Her öğenin diğer öğeyle nasıl ilişkilendirildiğini belirten bir korelasyon matrisim var. Dolayısıyla bir N maddesi için zaten bir N * N korelasyon matrisi var. Bu korelasyon matrisini kullanarak, K bölmesindeki Nk Öğelerinin aynı şekilde davrandığını söyleyebilmem için M bölmelerindeki N öğelerini nasıl kümeleyebilirim. Lütfen bana yardım et. Tüm öğe değerleri …

20 clustering  python  k-means 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. Geçen yıl kapalı . Kosinüs mesafelerine dayalı sıra kümelemeli bir ısı haritası yapmak istiyorum. R'yi kullanıyorum ve heatmap.2()figür yapmak için. İçinde bir distparametre heatmap.2olduğunu görebiliyorum …

20 r  clustering  similarities 

Görünüşe göre, uzaklık ölçüsünün Öklid mesafesi olduğu hiyerarşik kümelemede, en yüksek varyansa sahip değişkenin kümelemeyi sürmesini önlemek için ilk önce verilerin normalleştirilmesi veya standartlaştırılması gerekir. Bu neden? Bu gerçek arzu edilmiyor mu?

19 clustering  normalization 

Kilitli . Bu soru ve cevapları kilitlidir çünkü soru konu dışıdır ancak tarihsel önemi vardır. Şu anda yeni yanıtları veya etkileşimleri kabul etmiyor. R içinde karışık veri değişkenlerine sahip bir veri kümelenmesi yapmanın mümkün olup olmadığını merak ediyorum. Başka bir deyişle, içinde hem sayısal hem de kategorik değişkenleri içeren bir …

19 r  clustering  mixed-type-data 

En uygun küme numarasını belirlemenin herhangi bir yolu var mı yoksa en iyi değere karar vermek için sadece farklı değerleri denemeli ve hata oranlarını kontrol etmeli miyim?

19 clustering  unsupervised-learning 

Verilerimi kümelemek için K-araçlarını kullanıyorum ve "en uygun" küme numarasını önermek için bir yol arıyordum. Boşluk istatistikleri, iyi bir küme numarası bulmanın yaygın bir yolu gibi görünmektedir. Herhangi bir nedenle 1'i optimum küme numarası olarak döndürür, ancak verilere baktığımda 2 küme olduğu açıktır: Ben R boşluğu şöyle çağırır: gap <- …

19 r  machine-learning  clustering  k-means 

Küme analizlerini açıklamaya çalışırken, insanların süreci değişkenlerin ilişkili olup olmadığı ile ilgili olarak yanlış anlamaları yaygındır. İnsanları bu karışıklığı aşmanın bir yolu şöyledir: Bu, kümelerin olup olmadığı sorusu ile değişkenlerin ilişkili olup olmadığı sorusu arasındaki farkı açıkça göstermektedir. Ancak, bu sadece sürekli veri ayrımını gösterir. Kategorik verilerle bir analog düşünürken …

19 clustering  categorical-data  independence 

Birisi Hiyerarşik Kümelenmenin artılarını ve eksilerini açıklayabilir mi? Hiyerarşik Kümeleme, K ile aynı dezavantajlara sahip mi? Hiyerarşik Kümelemenin K'ye göre avantajları nelerdir? H ortalamalarını Hiyerarşik Kümeleme üzerinde ne zaman kullanmalıyız? Bu yazının cevapları k'ın çok iyi olduğu dezavantajlarını açıklıyor. K-araçlarının dezavantajları nasıl anlaşılır

19 clustering  k-means  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

Veri kümesinin hangi özelliklerinin / değişkenlerinin k-ortalamaları küme çözümü içinde en önemli / baskın olduğunu belirlemenin bir yolu var mı?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 5 yıl önce kapalı . Kümeleme algoritmalarının bir listesini derlemeye çalışıyorum: R'de uygulandı SparseMatrix işlevi tarafından oluşturulanlar gibi seyrek veri matrislerini (benzerlik matrislerini değil) çalıştırın …

18 r  clustering  sparse 

16 değişkenli bir veri setim var ve kmeans tarafından kümelenmeden sonra iki grubu çizmek istiyorum. İki kümeyi görsel olarak temsil etmek için hangi grafikleri önerirsiniz?

18 data-visualization  clustering  k-means 

"Boyutsallığın laneti" nin ne olduğunu anlıyorum ve bazı yüksek boyutlu optimizasyon problemleri yaptım ve üstel olasılıkların zorluklarını biliyorum. Ancak, gerçek boyutların çoğunda "boyutsallığın laneti" mevcutsa şüphe ediyorum. Binlerce özelliğe sahip veri toplayabiliriz ancak özelliklerin binlerce boyuta sahip bir alana tam olarak yayılması mümkün değildir. Boyut azaltma tekniklerinin bu kadar popüler …

17 clustering  dimensionality-reduction  high-dimensional 

Kleinberg (2002) tarafından kümelenmenin zorluklarını araştıran bu ilginç analiz hakkında bir blog yazısı yazmayı düşünüyorum . Kleinberg, bir kümeleme işlevi için görünüşte sezgisel görünen üç desideratayı özetlemekte ve daha sonra böyle bir işlevin olmadığını kanıtlamaktadır. Üç ölçütten ikisini doyuran birçok kümeleme algoritması vardır; ancak, hiçbir işlev aynı anda üçünü de …

17 mathematical-statistics  clustering  intuition  hierarchical-clustering 

Bir küme algoritmasının Rand Endeksi'ni nasıl hesaplayacağımı anlamaya çalışıyorum, ancak doğru ve yanlış negatifleri nasıl hesaplayacağım noktasında sıkıştım. Şu anda, Bilgi Edinme Anına Giriş kitabından bir örnek kullanıyorum (Manning, Raghavan ve Schütze, 2009). 359 Sayfasında Rand endeksinin nasıl hesaplanacağı hakkında konuşuyorlar. Bu örnek için üç küme kullanırlar ve kümeler aşağıdaki …

17 clustering 

Konu modelleme (Gizli Dirichlet Tahsisi) kullanırken, konu sayısı kullanıcının belirtmesi gereken bir giriş parametresidir. Bana göre Dirichlet sürecinin karşı karşıya gelmesi gereken bir aday konu seti koleksiyonu da sağlamalıyız? Anlayışım doğru mu? Uygulamada, bu tür bir aday konu seti nasıl kurulur?

17 machine-learning  bayesian  clustering  text-mining  dirichlet-distribution