Questions marquées «k-means»

k-means est une méthode pour partitionner les données en grappes en trouvant un nombre spécifié de moyennes, k, st lorsque les données sont affectées aux grappes avec la moyenne la plus proche, la somme des carrés du grappe w / i est minimisée

8
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). …
4
Regroupement d'une matrice de corrélation
J'ai une matrice de corrélation qui indique comment chaque élément est corrélé à l'autre élément. Donc pour un N items, j'ai déjà une matrice de corrélation N * N. En utilisant cette matrice de corrélation, comment puis-je regrouper les N éléments dans M bacs afin que je puisse dire que …
2
Preuve de convergence des k-moyennes
Pour une mission, on m'a demandé de fournir une preuve que k-means converge en un nombre fini d'étapes. Voici ce que j'ai écrit: CCCE( C) = ∑Xmini = 1k∥ x - cje∥2E(C)=∑Xminje=1k‖X-cje‖2E(C)=\sum_{\mathbf{x}}\min_{i=1}^{k}\left\Vert \mathbf{x}-\mathbf{c}_{i}\right\Vert ^{2}E( C)E(C)E(C) L'étape 2 fait référence à l'étape qui étiquette chaque point de données par son centre …
4
Comment comprendre les inconvénients du clustering hiérarchique?
Quelqu'un peut-il expliquer les avantages et les inconvénients du clustering hiérarchique? Le clustering hiérarchique présente-t-il les mêmes inconvénients que K signifie? Quels sont les avantages du clustering hiérarchique par rapport à K signifie? Quand devrions-nous utiliser les moyennes de K sur le clustering hiérarchique et vice versa? Les réponses à …
4
La précision de la machine augmentant le gradient diminue à mesure que le nombre d'itérations augmente
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
1
La malédiction dimensionnelle affecte-t-elle certains modèles plus que d'autres?
Les endroits que j'ai lus sur la malédiction de la dimensionnalité l'expliquent conjointement avec kNN principalement et les modèles linéaires en général. Je vois régulièrement les meilleurs classeurs de Kaggle utiliser des milliers d'entités sur un ensemble de données qui ne contient pratiquement pas 100 000 points de données. Ils …
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.