सांख्यिकी और बिग डेटा clustering

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K- साधन क्लस्टर विश्लेषण में एक व्यापक रूप से इस्तेमाल की जाने वाली विधि है। मेरी समझ में, इस विधि को किसी भी धारणा की आवश्यकता नहीं है, अर्थात, मुझे एक डेटासेट और पूर्व-निर्दिष्ट संख्या के क्लस्टर, k, और मैं अभी इस एल्गोरिथ्म को लागू करता हूं जो कि चुकता …

365 machine-learning clustering data-mining k-means

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यूक्लिडियन दूरी उच्च आयामों में एक अच्छी मीट्रिक क्यों नहीं है?

मैंने पढ़ा कि 'यूक्लिडियन दूरी उच्च आयामों में एक अच्छी दूरी नहीं है'। मुझे लगता है कि इस कथन का आयामीता के अभिशाप से कुछ लेना देना है, लेकिन वास्तव में क्या? इसके अलावा, 'उच्च आयाम' क्या है? मैं 100 विशेषताओं के साथ यूक्लिडियन दूरी का उपयोग करते हुए पदानुक्रमिक …

239 machine-learning clustering distance-functions metric high-dimensional

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चेहरे की छवियों के एक डेटाबेस में दिए गए चेहरे का पता लगाना

मैं अपने प्रोफ़ाइल चित्रों के माध्यम से ट्विटर उपयोगकर्ताओं के चेहरे को शामिल करने वाली एक छोटी परियोजना पर काम कर रहा हूं। एक समस्या जिसका मुझे सामना करना पड़ा है, वह यह है कि मैं सभी को फ़िल्टर करने के बाद, जो स्पष्ट चित्र तस्वीरें हैं, ट्विटर उपयोगकर्ताओं का …

110 machine-learning clustering image-processing

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यह कैसे बताएं कि सार्थक परिणामों के लिए क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के लिए डेटा "क्लस्टर" पर्याप्त है या नहीं?

आपको कैसे पता चलेगा कि आपका (उच्च आयामी) डेटा पर्याप्त क्लस्टरिंग प्रदर्शित करता है ताकि किमी या अन्य क्लस्टरिंग एल्गोरिदम से परिणाम वास्तव में सार्थक हो? विशेष रूप से k- साधन एल्गोरिथ्म के लिए, वास्तविक क्लस्टरिंग परिणाम सार्थक होने के लिए (और नहीं) के लिए भीतर क्लस्टर संस्करण में कितनी …

78 clustering k-means

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एक उदाहरण: बाइनरी परिणाम के लिए ग्लासो का उपयोग करते हुए LASSO प्रतिगमन

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 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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टी-एसएनई के आउटपुट पर क्लस्टरिंग

मुझे एक आवेदन मिला है, जहां समूहों के भीतर उपसमूह प्रभाव की तलाश करने से पहले शोर करने वाले डेटासेट को क्लस्टर करना आसान होगा। मैंने पहली बार PCA को देखा, लेकिन इसमें 90% परिवर्तनशीलता प्राप्त करने के लिए ~ 30 घटक लगते हैं, इसलिए पीसी के एक जोड़े पर …

77 clustering interpretation k-means tsne

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एक क्लस्टरिंग विधि का चयन

समान मामलों को समूह में सेट किए गए डेटा पर क्लस्टर विश्लेषण का उपयोग करते समय, किसी को बड़ी संख्या में क्लस्टरिंग विधियों और दूरी के उपायों के बीच चयन करने की आवश्यकता होती है। कभी-कभी, एक विकल्प दूसरे को प्रभावित कर सकता है, लेकिन तरीकों के कई संभावित संयोजन …

73 clustering distance-functions methodology

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यूक्लिडियन दूरी आमतौर पर विरल डेटा के लिए अच्छा नहीं है?

मैंने कहीं देखा है कि जब हम बहुआयामी और विरल डेटा होते हैं तो शास्त्रीय दूरी (जैसे यूक्लिडियन दूरी) कमजोर रूप से भेदभावपूर्ण हो जाती है। क्यों? क्या आपके पास दो विरल डेटा वैक्टर का उदाहरण है जहां यूक्लिडियन दूरी अच्छा प्रदर्शन नहीं करती है? इस मामले में हमें किस …

72 machine-learning clustering data-mining sparse euclidean

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K- साधन क्लस्टरिंग एल्गोरिदम केवल यूक्लिडियन दूरी मीट्रिक का उपयोग क्यों करता है?

क्या दक्षता या कार्यक्षमता के संदर्भ में एक विशिष्ट उद्देश्य है कि k- साधन एल्गोरिथ्म उदाहरण के लिए cosine (डिस) समानता का उपयोग दूरी मीट्रिक के रूप में क्यों नहीं करता है, लेकिन केवल यूक्लिडियन मानदंड का उपयोग कर सकता है? सामान्य तौर पर, जब यूक्लिडियन की तुलना में अन्य …

62 clustering k-means distance-functions euclidean

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डेंड्रोग्राम को काटने के लिए कहां?

पदानुक्रमित क्लस्टरिंग को डेंड्रोग्राम द्वारा दर्शाया जा सकता है। एक निश्चित स्तर पर एक डेंड्रोग्राम काटना क्लस्टर का एक सेट देता है। दूसरे स्तर पर काटने से क्लस्टर का एक और सेट मिलता है। डेंड्रोग्राम को काटने के लिए आप कैसे उठाएंगे? क्या कोई ऐसी चीज है जिस पर हम …

60 clustering dendrogram

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K- साधन क्लस्टरिंग और PCA के बीच क्या संबंध है?

क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म (जैसे के-साधन) से पहले पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) को लागू करना एक आम बात है। यह माना जाता है कि यह अभ्यास (शोर में कमी) में क्लस्टरिंग परिणामों में सुधार करता है। हालाँकि मुझे पीसीए और के-मीन्स के बीच संबंधों के तुलनात्मक और गहन अध्ययन में दिलचस्पी है। …

60 clustering pca k-means

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समूहों की सही संख्या का निर्णय कैसे करें?

हम क्लस्टर केंद्रों को ढूंढते हैं और k- साधनों के क्लस्टरिंग में अलग - अलग क्लस्टर बिन्स को अंक प्रदान करते हैं जो कि एक बहुत अच्छी तरह से ज्ञात एल्गोरिथ्म है और नेट पर लगभग हर मशीन लर्निंग पैकेज में पाया जाता है। लेकिन मेरी राय में लापता और …

54 clustering k-means

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एक दूरी मैट्रिक्स के साथ क्लस्टरिंग

मेरे पास एक (सममित) मैट्रिक्स Mहै जो प्रत्येक जोड़ी नोड्स के बीच की दूरी का प्रतिनिधित्व करता है। उदाहरण के लिए, abcdefghijkl एक 0 20 20 20 40 60 60 60 100 120 120 B 20 0 20 20 60 80 80 80 120 140 140 140 C 20 20 …

52 clustering

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एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एएनएन, का उपयोग अनियंत्रित क्लस्टरिंग के लिए कैसे किया जा सकता है?

मैं समझता हूं artificial neural network (ANN)कि भविष्यवाणियों में त्रुटि को कम करके फिटिंग को बेहतर बनाने के लिए बैकप्रोपोगेशन का उपयोग करके पर्यवेक्षित तरीके से कैसे प्रशिक्षित किया जा सकता है। मैंने सुना है कि एक ANN का उपयोग अप्रशिक्षित सीखने के लिए किया जा सकता है लेकिन अनुकूलन …

52 clustering neural-networks unsupervised-learning self-organizing-maps

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Multiclass और Multilabel Problem में क्या अंतर है

एक बहुभाषी समस्या और बहुभाषी समस्या के बीच अंतर क्या है?

52 classification clustering terminology multi-class multilabel

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