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.]

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Analisi bayesiana non parametrica in R
Sto cercando un buon tutorial sul clustering dei dati Rusando il processo gerarchico di dirichlet (HDP) (uno dei metodi bayesiani non parametrici recenti e popolari). C'è DPpackage(IMHO, il più completo di tutti quelli disponibili) Rper l'analisi bayesiana non parametrica. Ma non sono in grado di comprendere R Newsabbastanza bene gli …
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Quale algoritmo implementa ward.D in hclust () se non è il criterio di Ward?
Quello usato dall'opzione "ward.D" (equivalente all'unica opzione "ward" di Ward nelle versioni R <= 3.0.3) non implementa il criterio di clustering di Ward (1963), mentre l'opzione "ward.D2" implementa quel criterio ( Murtagh e Legendre 2014). ( http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/hclust.html ) Apparentemente ward.D non implementa correttamente il criterio di Ward. Tuttavia sembra fare …
16 r  clustering  ward 
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Clustering dei dati 1D
Ho un set di dati, voglio creare cluster su quei dati in base a una sola variabile (non ci sono valori mancanti). Voglio creare 3 cluster basati su quella variabile. Quale algoritmo di clustering usare, k-mean, EM, DBSCAN ecc.? La mia domanda principale è: in quali circostanze dovrei usare k-mean …
16 clustering 
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Ipotesi di analisi dei cluster
Mi scuso per la questione rudimentale, sono nuovo di questa forma di analisi e finora ho una comprensione molto limitata dei principi. Mi chiedevo solo se molti dei presupposti parametrici per i test multivariati / univariati si applicano all'analisi del cluster? Molte delle fonti di informazione che ho letto in …
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L'accuratezza della macchina con incremento gradiente diminuisce all'aumentare del numero di iterazioni
Sto sperimentando l'algoritmo della macchina per aumentare il gradiente tramite il caretpacchetto in R. Utilizzando un piccolo set di dati di ammissione al college, ho eseguito il seguente codice: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Text Mining: come raggruppare i testi (ad es. Articoli di notizie) con l'intelligenza artificiale?
Ho creato alcune reti neurali (MLP (completamente connesse), Elman (ricorrenti)) per diversi compiti, come giocare a Pong, classificare cifre scritte a mano e cose ... Inoltre ho cercato di costruire alcune prime reti neurali convoluzionali, ad esempio per classificare note scritte a mano a più cifre, ma sono completamente nuovo …
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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?
I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …
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Rilevazione di serie temporali e anomalie
Vorrei impostare un algoritmo per rilevare un'anomalia nelle serie temporali e ho intenzione di utilizzare il clustering per questo. Perché dovrei usare una matrice di distanza per il clustering e non i dati grezzi delle serie temporali ?, Per il rilevamento dell'anomalia, userò il clustering basato sulla densità, un algoritmo …
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