k-means पर टैग किए गए जवाब

मेरे डेटा सेट में कई संख्यात्मक विशेषताएँ और एक श्रेणीबद्ध है। कहो NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, जहां CategoricalAttrतीन संभावित एक मान लेता है: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2या CategoricalAttrValue3। मैं ऑक्टेव https://blog.west.uni-koblenz.de/2012-07-14/a-working-k-means-code-for-octave/ के लिए डिफ़ॉल्ट k- साधन क्लस्टरिंग कार्यान्वयन का उपयोग कर रहा हूं । यह केवल संख्यात्मक डेटा के साथ काम …

133 data-mining  clustering  octave  k-means  categorical-data 

जियोलोकेशन क्लस्टरिंग के लिए सही दृष्टिकोण और क्लस्टरिंग एल्गोरिदम क्या है? मैं क्लस्टर जियोलोकेशन निर्देशांक के लिए निम्न कोड का उपयोग कर रहा हूं: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], [lat, long], ... [lat, long] ]) x, y = …

51 machine-learning  python  clustering  k-means  geospatial 

मैं 100 न्यूमेरिक फीचर्स के साथ 50k उदाहरणों पर एक ढाल बढ़ाने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। XGBClassifierमेरी मशीन पर 43 सेकंड के भीतर 500 पेड़ लगाता है, जबकि GradientBoostingClassifier1 मिनट और 2 सेकंड में केवल 10 पेड़ (!) को संभालता है :( मैंने 500 …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

मैं K- साधनों के साथ 90 विशेषताओं के साथ कुछ वैक्टरों को क्लस्टर करने की कोशिश कर रहा हूं। चूंकि यह एल्गोरिथ्म मुझसे क्लस्टर की संख्या पूछता है, मैं अपनी पसंद को कुछ अच्छे गणित के साथ सत्यापित करना चाहता हूं। मैं 8 से 10 समूहों से होने की उम्मीद …

23 clustering  k-means 

जब सेंट्रोइड का एक यादृच्छिक प्रारंभिक उपयोग किया जाता है, तो K- साधनों के विभिन्न रन अलग-अलग कुल SSE का उत्पादन करते हैं। और यह एल्गोरिथम के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण है। इस समस्या को हल करने की दिशा में कुछ प्रभावी दृष्टिकोण क्या हैं? हाल के दृष्टिकोणों की सराहना की …

17 data-mining  clustering  k-means 

मैं corr()एक मूल df से df बनाता हूं । corr()Df बाहर 70 एक्स 70 में आया और यह हीटमैप कल्पना करने के लिए असंभव है ... sns.heatmap(df)। अगर मैं प्रदर्शित करने की कोशिश करता हूं corr = df.corr(), तो तालिका स्क्रीन पर फिट नहीं होती है और मैं सभी सहसंबंधों …

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

K- साधन क्लस्टरिंग के लिए एक प्रसिद्ध एल्गोरिथ्म है, लेकिन इस तरह के एल्गोरिथ्म (ऑनलाइन K- साधन) का ऑनलाइन रूपांतर भी है। इन तरीकों के पक्ष और विपक्ष क्या हैं, और प्रत्येक को कब प्राथमिकता दी जानी चाहिए?

15 clustering  algorithms  k-means 

मैं 10-आयामी बिंदुओं के समूह पर k-mean clustering कर रहा हूं। पकड़: 10 ^ 10 अंक हैं । मैं सबसे बड़े समूहों के केंद्र और आकार की तलाश कर रहा हूं (मान लीजिए 10 से 100 क्लस्टर हैं); मुझे इस बात की परवाह नहीं है कि प्रत्येक बिंदु किस क्लस्टर …

14 clustering  k-means 

मैं एक एप्लिकेशन का प्रोटोटाइप बना रहा हूं और मुझे कुछ उत्पन्न वाक्यों के प्रति एकरूपता की गणना करने के लिए एक भाषा मॉडल की आवश्यकता है। क्या अजगर में कोई प्रशिक्षित भाषा मॉडल है जिसका मैं आसानी से उपयोग कर सकता हूं? जैसे कुछ सरल model = LanguageModel('en') p1 …

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मैं मुख्य रूप statsसे Rभाषा के पैकेज में लागू किए गए अलग-अलग के-मतलब क्लस्टर एल्गोरिदम को समझने की कोशिश कर रहा हूं । मैं लॉयड के एल्गोरिथ्म और मैकक्वीन के ऑनलाइन एल्गोरिथ्म को समझता हूं। जिस तरह से मैं उन्हें समझता हूं वह इस प्रकार है: लॉयड्स का एल्गोरिथम: प्रारंभ …

10 r  clustering  k-means