Pertanyaan yang diberi tag «euclidean»

Saya telah melihat suatu tempat bahwa jarak klasik (seperti jarak Euclidean) menjadi sangat lemah ketika kita memiliki data multidimensi dan jarang. Mengapa? Apakah Anda memiliki contoh dua vektor data jarang di mana jarak Euclidean tidak berkinerja baik? Dalam hal ini kesamaan mana yang harus kita gunakan?

72 machine-learning  clustering  data-mining  sparse  euclidean 

Apakah ada tujuan khusus dalam hal efisiensi atau fungsionalitas mengapa algoritma k-means tidak menggunakan misalnya cosine (dis) kesamaan sebagai metrik jarak, tetapi hanya dapat menggunakan norma Euclidean? Secara umum, akankah metode K-means patuh dan benar ketika jarak selain Euclidean dipertimbangkan atau digunakan? [Tambahan oleh @ttnphns. Pertanyaannya adalah dua kali lipat. …

62 clustering  k-means  distance-functions  euclidean 

Identik makna, bahwa itu akan menghasilkan hasil yang identik untuk kesamaan peringkat antara vektor u dan satu set vektor V . Saya memiliki model ruang vektor yang memiliki ukuran jarak (jarak euclidean, kesamaan cosinus) dan teknik normalisasi (tidak ada, l1, l2) sebagai parameter. Dari pemahaman saya, hasil dari pengaturan [cosinus, …

27 normalization  natural-language  euclidean  cosine-distance  cosine-similarity 

Dalam algoritma hutan acak, Breiman (penulis) membangun matriks kesamaan sebagai berikut: Kirimkan semua contoh pembelajaran di setiap pohon di hutan Jika dua contoh mendarat di kenaikan daun yang sama elemen yang sesuai dalam matriks kesamaan dengan 1 Normalisasikan matriks dengan jumlah pohon Dia berkata: Perkiraan antara kasus n dan k …

27 random-forest  distance  similarities  euclidean 

Saya menggunakan means clustering untuk mengelompokkan suara speaker. Ketika saya membandingkan ucapan dengan data speaker yang dikelompokkan, saya mendapatkan distorsi rata-rata (jarak Euclidean). Jarak ini bisa dalam kisaran [ 0 , ∞ ] . Saya ingin mengonversi jarak ini ke skor kesamaan [ 0 , 1 ] . Tolong bimbing …

13 clustering  k-means  distance  euclidean 

Menurut beberapa makalah yang saya baca, jarak Jeffries dan Matusita biasa digunakan. Tetapi saya tidak dapat menemukan banyak informasi tentang itu kecuali rumus di bawah ini JMD (x, y) =∑(xi−−√2−yi−−√2)2−−−−−−−−−−−−−√2∑(xi2−yi2)22\sqrt[2]{\sum(\sqrt[2]{x_i}-\sqrt[2]{y_i})^2} Ini mirip dengan jarak Euclidean kecuali untuk akar kuadrat E (x, y) =∑(xi−yi)2−−−−−−−−−−√2∑(xi−yi)22\sqrt[2]{\sum(x_i-y_i)^2} Jarak JM diklaim lebih dapat diandalkan daripada …

11 classification  k-nearest-neighbour  euclidean 

Saya bukan seorang ahli ekologi komunitas, tetapi hari ini saya sedang mengerjakan data ekologi komunitas. Apa yang saya tidak bisa mengerti, terlepas dari matematika dari jarak ini, adalah kriteria untuk setiap jarak yang digunakan dan dalam situasi apa itu dapat diterapkan. Misalnya, apa yang harus digunakan dengan data hitungan? Bagaimana …

11 distance  euclidean 

Saya memiliki GLMM formulir: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Ketika saya menggunakan drop1(model, test="Chi"), saya mendapatkan hasil yang berbeda daripada jika saya menggunakan Anova(model, type="III")dari paket mobil atau summary(model). Dua yang terakhir ini memberikan jawaban yang sama. Menggunakan banyak data yang …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Jadi saya mencoba untuk belajar sendiri jaringan saraf (untuk aplikasi regresi, bukan mengklasifikasikan gambar kucing). Eksperimen pertama saya adalah melatih jaringan untuk mengimplementasikan filter FIR dan Discrete Fourier Transform (pelatihan pada sinyal "sebelum" dan "setelah"), karena keduanya adalah operasi linier yang dapat diimplementasikan oleh satu lapisan tanpa fungsi aktivasi. Keduanya …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  keras  euclidean 

Mari kita memiliki matriks simetris kuadrat dari jarak euclide kuadrat antara titik dan vektor memanjang menunjukkan keanggotaan kelompok atau klaster ( k cluster) dari titik-titik tersebut; sebuah cluster dapat terdiri dari \ ge1 point.DD\bf Dnnnnnnkkk≥ 1≥1\ge1 Apa cara yang paling efisien atau sangat efisien (dalam hal kecepatan) untuk menghitung jarak …

8 clustering  mean  distance  euclidean