Pertanyaan yang diberi tag «clustering»

Saya memiliki matriks korelasi yang menyatakan bagaimana setiap item berkorelasi dengan item lainnya. Karenanya untuk item N, saya sudah memiliki matriks korelasi N * N. Dengan menggunakan matriks korelasi ini, bagaimana cara mengelompokkan item N dalam M bin sehingga saya dapat mengatakan bahwa Item Nk di kth bin berperilaku sama. …

20 clustering  python  k-means 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup tahun lalu . Saya ingin membuat peta panas dengan pengelompokan baris berdasarkan jarak kosinus. Saya menggunakan R dan heatmap.2()untuk membuat gambar. Saya dapat melihat bahwa …

20 r  clustering  similarities 

Rupanya, dalam pengelompokan hierarkis di mana ukuran jarak adalah jarak Euclidean, data harus terlebih dahulu dinormalisasi atau distandarisasi untuk mencegah kovariat dengan varian tertinggi dari penggerak pengelompokan. Kenapa ini? Bukankah fakta ini diinginkan?

19 clustering  normalization 

Terkunci . Pertanyaan ini dan jawabannya dikunci karena pertanyaannya di luar topik tetapi memiliki signifikansi historis. Saat ini tidak menerima jawaban atau interaksi baru. Saya bertanya-tanya apakah mungkin untuk melakukan dalam R clustering data yang memiliki variabel data campuran. Dengan kata lain saya memiliki satu set data yang berisi variabel …

19 r  clustering  mixed-type-data 

Apakah ada cara untuk menentukan jumlah cluster optimal atau haruskah saya mencoba nilai yang berbeda dan memeriksa tingkat kesalahan untuk memutuskan nilai terbaik?

19 clustering  unsupervised-learning 

Ketika mencoba menjelaskan analisis kluster, adalah umum bagi orang-orang untuk salah memahami proses yang terkait dengan apakah variabel berkorelasi. Salah satu cara untuk membuat orang melewati kebingungan itu adalah plot seperti ini: Ini jelas menampilkan perbedaan antara pertanyaan apakah ada kelompok dan pertanyaan apakah variabel terkait. Namun, ini hanya menggambarkan …

19 clustering  categorical-data  independence 

Adakah yang bisa menjelaskan pro dan kontra Hierarchical Clustering? Apakah Hierarchical Clustering memiliki kelemahan yang sama dengan K means? Apa keuntungan dari Hierarchical Clustering over K means? Kapan kita harus menggunakan K means lebih dari Hierarchical Clustering & sebaliknya? Jawaban untuk posting ini menjelaskan kelemahan k sangat baik. Bagaimana memahami …

19 clustering  k-means  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

Apakah ada cara untuk menentukan fitur / variabel mana dari dataset yang paling penting / dominan dalam solusi k-means cluster?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

Saya memiliki kumpulan data dengan 16 variabel, dan setelah pengelompokan berdasarkan kmeans, saya ingin memplot dua kelompok. Plot apa yang Anda sarankan untuk secara visual mewakili kedua klaster?

19 data-visualization  clustering  k-means 

Saya menggunakan K-means untuk mengelompokkan data saya dan sedang mencari cara untuk menyarankan nomor cluster "optimal". Statistik gap tampaknya menjadi cara umum untuk menemukan nomor cluster yang baik. Untuk beberapa alasan ia mengembalikan 1 sebagai nomor cluster optimal, tetapi ketika saya melihat data jelas bahwa ada 2 cluster: Ini adalah …

18 r  machine-learning  clustering  k-means 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 5 tahun yang lalu . Saya mencoba menyusun daftar algoritma pengelompokan yang: Diimplementasikan dalam R Beroperasi pada matriks data jarang (bukan (dis) matriks kesamaan), seperti …

18 r  clustering  sparse 

Saya mengerti apa itu "kutukan dimensi", dan saya telah melakukan beberapa masalah optimasi dimensi tinggi dan mengetahui tantangan dari kemungkinan eksponensial. Namun, saya ragu apakah "kutukan dimensi" ada di sebagian besar data dunia nyata (yah mari kita kesampingkan gambar atau video sejenak, saya berpikir tentang data seperti data demografi pelanggan …

17 clustering  dimensionality-reduction  high-dimensional 

Saya sudah berpikir tentang menulis posting blog tentang analisis yang menarik ini oleh Kleinberg (2002) yang mengeksplorasi kesulitan pengelompokan. Kleinberg menguraikan tiga desiderata yang tampaknya intuitif untuk fungsi pengelompokan dan kemudian membuktikan bahwa tidak ada fungsi tersebut. Ada banyak algoritma pengelompokan yang memuaskan dua dari tiga kriteria; Namun, tidak ada …

17 mathematical-statistics  clustering  intuition  hierarchical-clustering 

Saya mencoba mencari cara untuk menghitung Rand Index dari algoritma cluster, tapi saya terjebak pada titik bagaimana menghitung negatif benar dan salah. Saat ini saya menggunakan contoh dari buku An Introduction to Information Retrieval (Manning, Raghavan & Schütze, 2009). Di halaman 359 mereka berbicara tentang bagaimana cara menghitung indeks Rand. …

17 clustering 

Saat menggunakan pemodelan topik (Alokasi Dirichlet Laten), jumlah topik adalah parameter input yang perlu ditentukan pengguna. Menurut saya, kita juga harus menyediakan kumpulan kumpulan topik kandidat yang harus diambil sampel oleh Dirichlet? Apakah pemahaman saya benar? Dalam praktiknya, bagaimana cara mengatur kumpulan topik kandidat semacam ini?

17 machine-learning  bayesian  clustering  text-mining  dirichlet-distribution