«clustering» 태그된 질문

이 같은 두 변수의 노이즈 데이터가 있습니다. x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1334) yn <- rnorm(20000, 0.5,0.9) set.seed(2344) xn <- rnorm(20000, 0.5,0.9) y …

9 r  machine-learning  clustering 

팬더와 scikit learn을 사용하여 파이썬으로 kmeans 클러스터링을 코딩하고 싶습니다. 좋은 k를 선택하기 위해 Tibshirani와 al 2001 ( pdf ) 의 Gap Statistic을 코딩하고 싶습니다 . scikit의 inertia_ 결과 를 사용 하고 모든 거리 계산을 다시 코딩하지 않고도 갭 통계 공식을 조정할 수 있는지 알고 싶습니다 . scikit에 사용 된 관성 …

9 clustering  python  k-means  scikit-learn  metric 

kmeans를 사용한 클러스터링이 적절한 지 판단하는 좋은 방법을 아는 사람이 있습니까? 즉, 샘플이 실제로 균질 한 경우 어떻게해야합니까? 혼합 모델 (R의 mclust를 통해)이 1 : k 클러스터 사례에 적합한 통계를 제공한다는 것을 알고 있지만, kmeans를 평가하는 모든 기술은 최소 2 개의 클러스터가 필요한 것처럼 보입니다. 누구든지 kmeans에 대한 1 및 …

9 r  clustering  k-means 

이탈 모델링 작업을 위해 다음을 고려했습니다. 데이터에 대한 k 개의 클러스터 계산 각 클러스터에 대해 k 개의 모델을 개별적으로 빌드하십시오. 그 이유는, 서브 스크 라이버의 집단이 동 질적이라는 것을 증명할 것이 없다는 것의 근거이다. 내 질문은 적절한 방법입니까? 위반 사항이 있거나 어떤 이유로 나쁜 것으로 간주됩니까? 그렇다면 왜 그렇습니까? 그렇지 …

9 machine-learning  clustering  data-mining  predictive-models 

4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

다른 분포와 형태에 따라 2 차원 데이터 포인트 (각 데이터 포인트는 두 개의 값 (x, y)로 구성된 벡터)의 데이터 세트를 찾고 있습니다. 그러한 데이터를 생성하는 코드도 도움이 될 것입니다. 그것들을 사용하여 일부 클러스터링 알고리즘의 성능을 플롯 / 시각화하고 싶습니다. 여기 몇 가지 예가 있어요. 클라우드 데이터와 같은 별 4 개의 …

9 distributions  data-visualization  clustering  dataset 

인간의 심장 박동 사이의 시간에 대한 데이터가 있습니다. 이소성 (추가) 박동의 한 가지 징후는 이러한 간격이 하나가 아닌 세 개의 값으로 묶여 있다는 것입니다. 이를 정량적으로 측정하려면 어떻게해야합니까? 여러 데이터 세트를 비교하려고 하는데이 두 개의 100 빈 히스토그램이 모두 대표적입니다. 분산을 비교할 수는 있지만 알고리즘이 다른 경우와 비교하지 않고 각 …

9 clustering 

기본적으로 그래프 클러스터링 및 커뮤니티 감지 방법의 목표는 클러스터를 계산하는 것입니다. 그들 사이에 차이점이 있습니까?

9 clustering 

N 개의 항목 사이 의 거리 ( 메트릭 이 아님)를 정의한다고 가정하겠습니다 . 이 거리를 바탕으로 우리는 집단 계층 적 군집 을 사용 합니다 . 의미있는 결과를 얻기 위해 알려진 각 알고리즘 (단일 / 최대 / 평균 연결 등)을 사용할 수 있습니까? 다르게 말하면, 거리가 미터가 아닌 경우이를 사용하는 데 …

9 clustering  multilevel-analysis  metric  hierarchical-clustering 

비대칭 거리 측정으로 피쳐를 어떻게 클러스터링합니까? 예를 들어 요일이있는 데이터 집합을 기능으로 클러스터링한다고 가정합니다. 월요일부터 금요일까지의 거리는 금요일부터 월요일까지의 거리와 다릅니다. 이것을 클러스터링 알고리즘의 거리 측정에 어떻게 통합합니까?

9 clustering  distance 

이 질문은 " R에서 공간 데이터 클러스터링 "으로 시작 하여 이제 DBSCAN 질문으로 이동했습니다. 첫 번째 질문에 대한 답변이 제안한대로 DBSCAN에 대한 정보를 검색하고 관련 문서를 읽었습니다. 새로운 질문이 생겼습니다. DBSCAN에는 몇 가지 매개 변수가 필요하며 그 중 하나는 "거리"입니다. 내 데이터가 3 차원, 경도, 위도 및 온도이므로 어떤 "거리"를 …

9 r  clustering  spatial 

위키 에 따르면 가장 널리 사용되는 수렴 기준은 "보조가 변경되지 않았습니다"입니다. 이러한 수렴 기준을 사용하면 사이클링이 가능한지 궁금합니다. 누군가가 사이클링의 예를 제공하거나 이것이 불가능하다는 것을 입증하는 기사에 대한 참조를 지적하면 기뻐합니다.

9 clustering  algorithms  k-means 

내가 본 대부분의 클러스터링 알고리즘은 모든 지점 사이에 거리를 좁히는 것으로 시작하여 더 큰 데이터 세트에서 문제가됩니다. 하지 않는 것이 있습니까? 아니면 일종의 부분적 / 대략적 / 스 태거 방식입니까? 어떤 클러스터링 알고리즘 / 구현이 O (n ^ 2)보다 적은 공간을 차지합니까? 알고리즘 목록과 시간 및 공간 요구 사항이 있습니까?

9 clustering  algorithms  large-data 

내 데이터 세트는 해안, 미드 채널 및 해양의 세 가지 사이트 유형에서 유기체의 총 사망률 또는 생존율로 구성됩니다. 아래 표의 숫자는 사이트 수를 나타냅니다. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 100 % 사망률이 발생한 사이트 수가 사이트 유형에 따라 중요한지 알고 싶습니다. 2 …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial 

나는 biclusters에 대한 약간의 인터넷 연구를 해왔다. (위키 기사를 여러 번 읽었습니다.) 지금까지 정의 나 표준 용어가 거의없는 것 같습니다. Biclusters를 찾는 알고리즘에 관심이있는 사람이 읽어야 할 표준 논문이나 서적이 있는지 궁금합니다. 해당 분야의 최신 기술 상태를 말할 수 있습니까? 나는 유전자 알고리즘을 사용하여 biclusters를 찾는다는 개념에 흥미가 있었기 때문에 …

9 clustering  data-mining