Domande taggate «clustering»

L'analisi del cluster è il compito di partizionare i dati in sottoinsiemi di oggetti in base alla reciproca "somiglianza", senza utilizzare conoscenze preesistenti come le etichette di classe. [Gli errori standard cluster e / o i campioni cluster dovrebbero essere contrassegnati come tali; NON usare il tag "clustering" per loro.]

Clustering di una matrice di correlazione

Ho una matrice di correlazione che indica come ogni articolo è correlato all'altro articolo. Quindi per un N articoli, ho già una matrice di correlazione N * N. Usando questa matrice di correlazione come posso raggruppare gli oggetti N nei bin M in modo da poter dire che gli oggetti …

20 clustering python k-means

Esiste una funzione R che calcolerà la matrice di dissomiglianza del coseno? [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso l'anno scorso . Vorrei creare una mappa di calore con raggruppamento di righe basato sulle distanze del coseno. Sto usando R …

20 r clustering similarities

Motivo per normalizzare le misure di distanza euclidee nel raggruppamento gerarchico

Apparentemente, nel clustering gerarchico in cui la misura della distanza è la distanza euclidea, i dati devono essere prima normalizzati o standardizzati per impedire alla covariata con la varianza più elevata di guidare il clustering. Perchè è questo? Questo fatto non è desiderabile?

19 clustering normalization

Clustering di dati di tipo misto con R

Bloccato . Questa domanda e le sue risposte sono bloccate perché la domanda è fuori tema ma ha un significato storico. Al momento non accetta nuove risposte o interazioni. Mi chiedo se sia possibile eseguire in R un cluster di dati con variabili di dati misti. In altre parole, ho …

19 r clustering mixed-type-data

Come definire il numero di cluster nel clustering K-significa?

Esiste un modo per determinare il numero di cluster ottimale o devo semplicemente provare valori diversi e controllare i tassi di errore per decidere il valore migliore?

19 clustering unsupervised-learning

Con i dati categorici, possono esserci cluster senza che le variabili siano correlate?

Quando si tenta di spiegare le analisi dei cluster, è comune che le persone fraintendano il processo come correlato alla correlazione delle variabili. Un modo per superare la confusione è una trama come questa: Questo mostra chiaramente la differenza tra la domanda se ci sono cluster e la questione se …

19 clustering categorical-data independence

Come comprendere gli svantaggi del clustering gerarchico?

Qualcuno può spiegare i pro ei contro del Clustering Gerarchico? Il Clustering Gerarchico presenta gli stessi inconvenienti di K? Quali sono i vantaggi del clustering gerarchico su K? Quando dovremmo usare K significa su Clustering gerarchico e viceversa? Le risposte a questo post spiegano molto bene gli svantaggi di k. …

19 clustering k-means unsupervised-learning hierarchical-clustering

Stima delle funzionalità più importanti in una partizione di cluster k-mean

Esiste un modo per determinare quali caratteristiche / variabili del set di dati sono le più importanti / dominanti all'interno di una soluzione cluster k-mean?

19 machine-learning clustering k-means importance

Perché la statistica gap per k-medie suggerisce un cluster, anche se ce ne sono ovviamente due?

Sto usando K-means per raggruppare i miei dati e stavo cercando un modo per suggerire un numero di cluster "ottimale". Le statistiche sui gap sembrano essere un modo comune per trovare un buon numero di cluster. Per qualche motivo restituisce 1 come numero di cluster ottimale, ma quando guardo i …

18 r machine-learning clustering k-means

Algoritmi di clustering che operano su matrici di dati sparsi [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 5 anni fa . Sto cercando di compilare un elenco di algoritmi di clustering che sono: Implementato in R Operare su …

18 r clustering sparse

La "maledizione della dimensionalità" esiste davvero nei dati reali?

Capisco cos'è la "maledizione della dimensionalità" e ho fatto alcuni problemi di ottimizzazione dimensionale elevata e conosco la sfida delle possibilità esponenziali. Tuttavia, dubito che la "maledizione della dimensionalità" esista nella maggior parte dei dati del mondo reale (beh, mettiamo da parte immagini o video per un momento, sto pensando …

17 clustering dimensionality-reduction high-dimensional

Clustering - Intuizione dietro il teorema dell'impossibilità di Kleinberg

Ho pensato di scrivere un post sul blog su questa interessante analisi di Kleinberg (2002) che esplora la difficoltà del clustering. Kleinberg delinea tre desideri apparentemente intuitivi per una funzione di raggruppamento e quindi dimostra che tale funzione non esiste. Esistono molti algoritmi di clustering che soddisfano due dei tre …

17 mathematical-statistics clustering intuition hierarchical-clustering

Calcolo dell'indice di Rand

Sto cercando di capire come calcolare l'indice Rand di un algoritmo di cluster, ma sono bloccato al punto come calcolare i veri e falsi negativi. Al momento sto usando l'esempio del libro An Introduction in Information Retrieval (Manning, Raghavan & Schütze, 2009). A pagina 359 parlano di come calcolare l'indice …

17 clustering

I parametri di input per l'utilizzo dell'allocazione Dirichlet latente

Quando si utilizza la modellazione degli argomenti (Allocazione direttrice latente), il numero di argomenti è un parametro di input che l'utente deve specificare. Mi sembra che dovremmo anche fornire una raccolta di set di argomenti candidati su cui il processo Dirichlet deve confrontarsi? La mia comprensione è corretta? In pratica, …

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

Clustering misura di qualità

Ho un algoritmo di clustering (non k-medie) con il parametro di input (numero di cluster). Dopo aver eseguito il clustering, vorrei ottenere una misura quantitativa della qualità di questo clustering. L'algoritmo di clustering ha una proprietà importante. Per se invio punti dati senza alcuna distinzione significativa tra loro a questo …

17 clustering

Utilizzando il nostro sito, riconosci di aver letto e compreso le nostre Informativa sui cookie e Informativa sulla privacy.

Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.