«unsupervised-learning» 태그된 질문

차원 축소를위한 클러스터링 및 기능 추출을 포함하여 레이블이없는 데이터에서 숨겨진 (통계적) 구조 찾기

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k- 평균 군집 분석 결과의 예쁜 플롯을 생성하는 방법은 무엇입니까?
K- 평균 군집화를 위해 R을 사용하고 있습니다. K- 평균을 실행하기 위해 14 개의 변수를 사용하고 있습니다 K- 평균의 결과를 나타내는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 기존 구현이 있습니까? 14 개의 변수가 있으면 결과를 작성하는 것이 복잡합니까? 멋져 보이는 GGcluster라는 것을 발견했지만 여전히 개발 중입니다. 나는 또한 sammon 매핑에 대해 읽었지만 그것을 …

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인공 신경망 ANN을 어떻게 감독되지 않은 클러스터링에 사용할 수 있습니까?
나는 artificial neural network (ANN)예측에서 오류를 줄임으로써 피팅을 개선하기 위해 역 전파를 사용하여 감독 방식으로 훈련 될 수있는 방법을 이해합니다 . 나는 ANN이 비지도 학습에 사용될 수 있다고 들었지만 최적화 단계를 안내하기 위해 일종의 비용 함수없이 어떻게 할 수 있습니까? k- 평균 또는 EM 알고리즘에는 각 반복이 증가하도록 검색하는 기능이 …



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로지스틱 회귀 95 % 신뢰 구간을 수동으로 계산하는 것과 R에서 confint () 함수를 사용하는 것 사이에 차이가있는 이유는 무엇입니까?
사랑하는 여러분, 제가 설명 할 수없는 이상한 것을 발견했습니다. 요약 : 로지스틱 회귀 모델에서 신뢰 구간을 계산하는 수동 방법과 R 함수 confint()는 다른 결과를 제공합니다. Hosmer & Lemeshow의 Applied Logistic Regression (2 판)을 진행했습니다. 세 번째 장에는 승산 비와 95 % 신뢰 구간을 계산하는 예가 있습니다. R을 사용하면 모델을 쉽게 …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

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계층 적 클러스터링을위한 올바른 연계 방법 선택
Google BigQuery의 레딧 데이터 덤프에서 수집하고 처리 한 데이터에 대해 계층 적 클러스터링 을 수행 하고 있습니다. 내 프로세스는 다음과 같습니다. / r / politics에서 최신 1000 개의 게시물 가져 오기 모든 의견 수집 데이터 처리 및 n x m데이터 매트릭스 계산 (n : 사용자 / 샘플, m : 포스트 …

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지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습 : 워크 플로 기본 사항
지도 학습 1) 인간은 입력 및 출력 데이터를 기반으로 분류기를 작성합니다. 2) 해당 분류기는 훈련 데이터 세트로 훈련됩니다. 3) 해당 분류기는 테스트 데이터 세트로 테스트됩니다. 4) 출력 이 만족스러운 경우 배포 "이 데이터를 분류하는 방법을 알고 있습니다. 분류 도구를 사용하려면 정렬해야합니다." 방법의 포인트 : 레이블을 분류하거나 실수를 생성하는 방법 비지도 …

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통계 및 기계 학습에서 두 그룹 간 구별 : 가설 검정 vs. 분류 대 군집
A와 B라는 레이블이 붙은 두 개의 데이터 그룹 (예 : 200 개의 샘플과 1 개의 기능을 포함)이 있고 서로 다른지 알고 싶습니다. 나는 할 수 있었다 : a) 통계 테스트 (예 : t- 테스트)를 수행하여 통계적으로 다른지 확인하십시오. b) 감독 머신 러닝 (예 : 지원 벡터 분류기 또는 임의 포리스트 …


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각 클러스터의 포인트 수가 동일한 클러스터링 절차?
점이 있습니다. . . , x n }X={x1,...,xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\} 에서 하고 포인트를 클러스터링하여 다음과 같이합니다.RpRpR^p 각 군집에는 동일한 수의 요소가 포함 됩니다. (클러스터 수가 나눈다 고 가정합니다 .)XXXnnn 각 군집은 평균 의 군집과 같은 의미에서 "공간적으로 응집력이 있습니다" .kkk 이 중 하나를 만족시키는 많은 클러스터링 절차를 생각하기는 쉽지만 누구나 한 번에 …

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일별 시계열 분석
시계열 분석을 시도하고 있으며이 분야에 익숙하지 않습니다. 저는 2006-2009 년부터 매일 이벤트를보고 있으며 시계열 모델에 맞추고 싶습니다. 내가 한 진보는 다음과 같습니다. timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) 결과 플롯은 다음과 같습니다. 데이터에 계절 성과 추세가 있는지 확인하기 위해이 게시물에 언급 된 단계를 따릅니다 . ets(x) fit <- tbats(x) seasonal <- !is.null(fit$seasonal) …

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감독 클러스터링 또는 분류?
두 번째 질문은 웹에서 어딘가에서 "감독 클러스터링"에 대해 이야기하고 있다는 것을 알았습니다. 클러스터링은 감독되지 않았으므로 "감독 클러스터링"의 의미는 무엇입니까? "분류"와 관련하여 차이점은 무엇입니까? 그것에 대해 이야기하는 많은 링크가 있습니다. http://www.cs.uh.edu/docs/cosc/technical-reports/2005/05_10.pdf http://books.nips.cc/papers/files/nips23/NIPS2010_0427.pdf http://engr.case.edu/ray_soumya/mlrg/supervised_clustering_finley_joachims_icml05.pdf http://www.public.asu.edu/~kvanlehn/Stringent/PDF/05CICL_UP_DB_PWJ_KVL.pdf http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/366.pdf http://www.cs.cornell.edu/~tomf/publications/supervised_kmeans-08.pdf http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume6/daume05a/daume05a.pdf 등 ...


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양성 사례 만 훈련으로하여 결과를 예측하는 방법은 무엇입니까?
간단하게하기 위해 스팸 / 스팸이 아닌 전자 메일의 고전적인 예를 작업하고 있다고 가정하겠습니다. 20000 개의 이메일이 있습니다. 이 중 2000은 스팸이라는 것을 알고 있지만 스팸이 아닌 전자 메일의 예는 없습니다. 나머지 18000이 스팸인지 아닌지를 예측하고 싶습니다. 이상적으로, 내가 찾은 결과는 전자 메일이 스팸 일 확률 (또는 p- 값)입니다. 이 상황에서 …

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반 감독 학습에서 다양한 가정은 무엇입니까?
나는 반지도 학습에서 매니 폴드 가정이 무엇을 의미하는지 알아 내려고 노력하고 있습니다. 누구나 간단한 방법으로 설명 할 수 있습니까? 나는 그 뒤에 직관을 얻을 수 없습니다. 그것은 당신의 데이터가 고차원 공간에 내장 된 저 차원 매니 폴드에 있다고 말합니다. 나는 그것이 의미하는 것을 얻지 못했습니다.

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