Questions marquées «clustering»

L'analyse de cluster consiste à partitionner les données en sous-ensembles d'objets en fonction de leur «similitude» mutuelle, sans utiliser de connaissances préexistantes telles que les étiquettes de classe. [Les erreurs standard groupées et / ou les échantillons de cluster doivent être étiquetés comme tels; N'utilisez PAS la balise "clustering" pour eux.]

3
La modularité du réseau de Newman fonctionne-t-elle pour les graphiques signés et pondérés?
La modularité d'un graphe est définie sur sa page Wikipédia . Dans un autre article , quelqu'un a expliqué que la modularité peut facilement être calculée (et maximisée) pour les réseaux pondérés car la matrice d'adjacence peut également contenir des liens de valeur. Cependant, je voudrais savoir si cela fonctionnerait …
2
Quelles sont les distances entre les variables constituant une matrice de covariance?
J'ai une matrice de covariance et je souhaite partitionner les variables en clusters en utilisant un clustering hiérarchique (par exemple, pour trier une matrice de covariance).n×nn×nn \times nkkk Existe-t-il une fonction de distance typique entre les variables (c'est-à-dire entre les colonnes / lignes de la matrice de covariance carrée)? Ou …
1
R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
1
Attribuer des poids aux variables dans l'analyse de cluster
Je veux attribuer des poids différents aux variables dans mon analyse de cluster, mais mon programme (Stata) ne semble pas avoir d'option pour cela, donc je dois le faire manuellement. Imaginez 4 variables A, B, C, D. Les poids de ces variables devraient être w(A)=50% w(B)=25% w(C)=10% w(D)=15% Je me …
11 clustering  stata 
4
Comment testez-vous une implémentation de k-means?
Avertissement: j'ai posté cette question sur Stackoverflow, mais je pensais que c'était peut-être mieux adapté à cette plate-forme. Comment testez-vous votre propre implémentation de k-means pour des ensembles de données multidimensionnels? Je pensais exécuter une implémentation déjà existante (c'est-à-dire Matlab) sur les données et comparer les résultats avec mon algorithme. …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.