«clustering» 태그된 질문

컴퓨터 과학 프로젝트를 수행해야하는 400 명의 학생 (큰 대학교에 있음)이 있고 학생들이 혼자 일해야한다고 가정합니다 (학생 그룹 없음). 프로젝트의 예는 "fortran에서 빠른 푸리에 변환 알고리즘을 구현하는 것"이라고 할 수 있습니다 (나는 섹시하지는 않지만 내 질문을 더 간단하게 만듭니다). 저는 정답이며, "정말 독립적으로 작성하기에는 너무 유사한"구현을 제안한 학생 그룹이 있는지 확인하기 …

10 hypothesis-testing  clustering 

여러 분포가 있습니다 (아래 그림에서 10 개의 분포). 실제로 이것은 히스토그램입니다. x 축에는 용액 내 일부 입자의 크기 인 70 개의 값이 있으며 x의 각 값에 대해 y의 해당 값은 크기가 x 값 근처 인 입자의 비율입니다. 이 배포판을 클러스터하고 싶습니다. 현재 유클리드 거리와 같은 계층 적 클러스터링을 사용하고 있습니다. …

10 clustering 

0 일부터 7 일까지의 종단 데이터를 포함하는 많은 변수가 있습니다. 이러한 종단 변수 (사례가 아닌)를 다른 그룹으로 묶을 수있는 적절한 군집 접근법을 찾고 있습니다. 이 데이터 세트를 시간별로 개별적으로 분석하려고 시도했지만 그 결과를 합리적으로 설명하기가 매우 어려웠습니다. 웹 사이트에 예제PROC SIMILARITY 가 있기 때문에 SAS 절차의 가용성을 조사했습니다 . 그러나 …

10 clustering 

내가 작업하고있는 일부 볼륨 재구성 알고리즘의 경우 (LIDAR 장치에서 오는) 3d 포인트 데이터에서 임의의 수의 원형 패턴을 감지해야합니다. 패턴은 공간에서 임의로 배향 될 수 있으며 얇은 2D 평면에 (완벽하지는 않지만) 놓여 있다고 가정합니다. 다음은 동일한 평면에 두 개의 원이있는 예입니다 (이것은 3d 공간임을 기억하십시오). 나는 많은 접근법을 시도했다. 가장 간단한 …

10 clustering  image-processing 

클러스터 패키지의 하나 또는 두 가지 측면을 이해하는 데 어려움이 있습니다. Quick-R 의 예제를 자세히 따르고 있지만 분석의 한두 가지 측면을 이해하지 못합니다. 이 특정 예제에 사용중인 코드를 포함 시켰습니다. ## Libraries library(stats) library(fpc) ## Data mydata = structure(list(a = c(461.4210925, 1549.524107, 936.42856, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …

10 r  clustering 

k-means와 같은 군집 알고리즘의 결과에 대해 판별 분석 (DA)을 사용하는 근거는 무엇입니까 (필수적으로 정신 장애의 임상 적 서브 타이핑). 클래스 간 (클래스 내) 관성의 최대화 (각각 최소화)를 지원하므로 클러스터 생성 중에 사용 된 변수에 대한 그룹 차이를 테스트하는 것은 일반적으로 권장되지 않습니다. 따라서 개인을 더 낮은 차원의 계승 공간에 포함시키고 …

10 clustering  discriminant-analysis 

데이터 마이닝 또는 빅 데이터에 대한 업계 경험이 없으므로 경험을 공유하는 것을 듣고 싶습니다. 사람들이 실제로 큰 데이터 세트에서 k- 평균, PAM, CLARA 등을 실행합니까? 아니면 무작위로 샘플을 추출합니까? 데이터 집합의 샘플 만 가져 오는 경우 데이터 집합이 정규 분포를 따르지 않으면 결과가 신뢰할 수 있습니까? 이러한 알고리즘을 실행할 때 …

10 clustering  data-mining  k-means  convergence  large-data 

클러스터링 성능을 평가하려고합니다. 메트릭스 에 대한 skiscit-learn 문서를 읽고있었습니다 . ARI와 AMI의 차이점을 이해하지 못합니다. 그들은 두 가지 다른 방식으로 동일한 일을하는 것 같습니다. 문서에서 인용 : 기본 진리 클래스 할당 labels_true 및 동일한 샘플 labels_pred에 대한 클러스터링 알고리즘 할당에 대한 지식을 감안할 때 조정 된 랜드 인덱스 는 순열을 …

10 clustering  python  scikit-learn 

50 샘플의 데이터 세트가 있습니다. 각 샘플은 11 개의 상관 관계가있는 부울 피처로 구성됩니다. 2D 플롯에서 이러한 샘플을 시각화하고 50 개의 샘플 중 클러스터 / 그룹이 있는지 조사하고 싶습니다. 나는 다음 두 가지 접근법을 시도했다. (a) 50x11 매트릭스에서 PCA를 실행하고 처음 두 주요 구성 요소를 선택하십시오. 데이터를 2D 플롯에 투영하고 …

10 clustering  data-visualization  pca  k-means  spectral-analysis 

이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

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예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

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이 백서에 따라 확률 변동 추정과 함께 가우시안 혼합 모델을 구현하려고합니다 . 이것은 가우스 혼합의 pgm입니다. 논문에 따르면, 확률 변동 추정의 전체 알고리즘은 다음과 같습니다. 그리고 나는 여전히 GMM으로 확장하는 방법이 매우 혼란 스럽습니다. 첫째, 로컬 변형 매개 변수는 이고 다른 매개 변수는 모두 전역 매개 변수 라고 생각했습니다 . …

9 machine-learning  bayesian  clustering  gaussian-mixture  variational-bayes 

비지도 알고리즘 (클러스터링)을 사용하여 서로 다른 데이터 세트를 그룹화하려고합니다. 문제는 많은 기능 (~ 500)과 소량의 사례 (200-300)가 있다는 것입니다. 지금까지 나는 항상 데이터를 훈련 세트로 분류 한 분류 문제 만 사용했습니다. 거기에서 기능의 사전 선택을 위해 몇 가지 기준 (예 : random.forest.importance 또는 information.gain)을 사용한 다음 관련 학습자를 찾기 위해 …

9 r  clustering  feature-selection  unsupervised-learning 

클러스터링에 사용할 수있는 비 유사성 측정에 대한 속성 가중치를 배우고 싶습니다. 나는 몇 가지 예제가 (동일한 클러스터에 있어야합니다) "와 유사한"뿐만 아니라 몇 가지 예로 들어있는 객체의 쌍 "유사하지"있는 객체의 쌍은 (안을 동일한 클러스터에 있어야 함). 각 객체에는 여러 가지 속성이 있습니다. 원하는 경우 각 객체를 차원 벡터의 피처 로 생각할 …

9 clustering  similarities  supervised-learning  semi-supervised 

아래는 p의 그래프입니다. James Dowdell에 의해 만들어졌지만 Christian Rudder 's Dataclysm 의 202 . 여기 에는 사용자가 링크, 의견 및 투표를 제출할 수있는 reddit.com 의 관심 영역 인 다양한 상위 200 개의 하위 재 지정 간의 관계가 설명되어 있습니다. 이들은이 사이트의 태그와 유사합니다. 하위 레딧 영역의 크기는 인기를 나타냅니다. 하위 …

9 clustering  data-visualization