Questions marquées «distance»

Mesure de la distance entre les distributions ou les variables, comme la distance euclidienne entre les points dans l'espace n.

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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Effectuer un regroupement K-means (ou ses proches parents) avec uniquement une matrice de distance, pas des données de points par entités
Je veux effectuer un regroupement K-means sur les objets que j'ai, mais les objets ne sont pas décrits comme des points dans l'espace, c'est-à-dire par objects x featuresensemble de données. Cependant, je suis capable de calculer la distance entre deux objets quelconques (il est basé sur une fonction de similitude). …
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Distribution de la différence entre deux distributions normales
J'ai deux fonctions de densité de probabilité de distributions normales: f1(x1|μ1,σ1)=1σ12π−−√e−(x−μ1)22σ21f1(x1|μ1,σ1)=1σ12πe−(x−μ1)22σ12f_1(x_1 \; | \; \mu_1, \sigma_1) = \frac{1}{\sigma_1\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_1)^2}{2\sigma_1^2} } et f2(x2|μ2,σ2)=1σ22π−−√e−(x−μ2)22σ22f2(x2|μ2,σ2)=1σ22πe−(x−μ2)22σ22f_2(x_2 \; | \; \mu_2, \sigma_2) = \frac{1}{\sigma_2\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2} } Je recherche la fonction de densité de probabilité de la séparation entre x1x1x_1 …
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Pourquoi les données mixtes posent-elles un problème pour les algorithmes de clustering basés sur les euclidiens?
La plupart des algorithmes de clustering et de réduction de dimensionnalité classiques (clustering hiérarchique, analyse des composants principaux, k-means, cartes auto-organisées ...) sont conçus spécifiquement pour les données numériques, et leurs données d'entrée sont considérées comme des points dans un espace euclidien. C'est un problème bien sûr, car de nombreuses …
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Distances Mahalanobis par paire
J'ai besoin de calculer la distance de Mahalanobis échantillon dans R entre chaque paire d'observations dans une matrice n×pn×pn \times p de covariables. J'ai besoin d'une solution efficace, c'est-à-dire que seules n(n−1)/2n(n−1)/2n(n-1)/2 distances sont calculées et de préférence implémentées dans C / RCpp / Fortran etc. Je suppose que ΣΣ\Sigma …
18 r  algorithms  distance 
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Calculer la divergence Kullback-Leibler en pratique?
J'utilise KL Divergence comme mesure de dissimilarité entre 2 P et Q .p.m.f.p.m.f.p.m.f. PPPQQQ =-∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))DKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiDKL(P||Q)=∑i=1Nln⁡(PiQi)PiD_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^N \ln \left( \frac{P_i}{Q_i} \right) P_i =−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=-\sum P(X_i)ln\left(Q(X_i)\right) + \sum P(X_i)ln\left(P(X_i)\right) Si alors nous pouvons facilement calculer que P ( X i ) l n ( Q ( X i ) ) = 0 …
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