clustering पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास एक डेटासेट X है जिसमें 10 आयाम हैं, जिनमें से 4 असतत मान हैं। वास्तव में, वे 4 असतत चर क्रमबद्ध होते हैं, अर्थात उच्च मूल्य का अर्थ उच्च / बेहतर शब्दार्थ होता है। इन असतत चर में से 2 इस अर्थ में स्पष्ट हैं कि इनमें से …

33 clustering  k-means  discrete-data  continuous-data  gaussian-mixture 

मैं उस डेटा पर पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग कर रहा हूं जिसे मैंने इकट्ठा किया है और Google BigQuery पर रेडिट डेटा डंप से संसाधित किया है। मेरी प्रक्रिया निम्नलिखित है: नवीनतम 1000 पोस्ट / आर / राजनीति में प्राप्त करें सभी टिप्पणियों को इकट्ठा करें डेटा संसाधित करें और एक n …

33 clustering  distance  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

पृष्ठभूमि : मैं किसी शहर के आवासीय क्षेत्रों को उनकी सामाजिक-आर्थिक विशेषताओं के आधार पर समूहों में वर्गीकृत करना चाहता हूं, जिसमें आवास इकाई घनत्व, जनसंख्या घनत्व, हरा अंतरिक्ष क्षेत्र, आवास मूल्य, स्कूलों की संख्या / स्वास्थ्य केंद्र / दिन देखभाल केंद्र आदि शामिल हैं। मैं यह समझना चाहता हूं …

32 clustering  pca  k-means  dimensionality-reduction 

मैंने व्यापक साहित्य को सभी प्रकार के मानदंडों (जैसे ग्लेन एट अल। 1985 (पीडीएफ) और जंग एट अल। 2002 (पीडीएफ)) का प्रस्ताव करते हुए पाया है । हालांकि, इनमें से अधिकांश को लागू करना आसान नहीं है (कम से कम मेरे दृष्टिकोण से)। मैं एक क्लस्टर पदानुक्रम प्राप्त करने के …

32 clustering 

मुझे हाथ में निम्नलिखित समस्या है: मेरे पास शब्दों की एक बहुत लंबी सूची है, संभवतः नाम, उपनाम आदि, मुझे इस शब्द सूची को क्लस्टर करने की आवश्यकता है, जैसे कि समान शब्द, उदाहरण के लिए समान संपादन वाले शब्द (लेवेंसहाइट) दूरी दिखाई देती है। एक ही क्लस्टर। उदाहरण के …

31 clustering  k-means  pattern-recognition 

अव्यक्त वर्ग विश्लेषण (LCA) बनाम क्लस्टर विश्लेषण से किए जा सकने वाले इनफ़ॉर्मेशन के अंतर क्या हैं? क्या यह सही है कि एक एलसीए एक अंतर्निहित अव्यक्त चर को मानता है जो कक्षाओं को जन्म देता है, जबकि क्लस्टर विश्लेषण एक क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म से सहसंबद्ध विशेषताओं का एक अनुभवजन्य विवरण …

30 clustering  latent-variable  latent-class 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

[प्रारंभिक शीर्षक "पदानुक्रमित पेड़ों के लिए समानता का मापन" बाद में इस विषय को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करने के लिए @ttnphns द्वारा बदल दिया गया था] मैं रोगी रिकॉर्ड्स (जैसे http://www.biomedcentral.com/1471-2105/5/126/figure/F1?highres=y ) के डेटाफ़्रेम पर कई श्रेणीबद्ध क्लस्टर विश्लेषण कर रहा हूं । मैं पेड़ के अंतिम समूहों / …

28 r  clustering  distance-functions  similarities  dendrogram 

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

मैं यह समझना चाहता हूं कि मानक और गोलाकार k- साधन क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के बीच प्रमुख कार्यान्वयन अंतर क्या है। प्रत्येक चरण में, k- साधन तत्व वैक्टर और क्लस्टर सेंट्रोइड के बीच की दूरी की गणना करता है, और इस क्लस्टर में दस्तावेज़ को पुन: असाइन करता है, जिसका सेंट्रोइड …

28 clustering  data-mining  algorithms  k-means 

मेरे पास एक मैट्रिक्स है जहां (i, j) मुझे बताता है कि मैंने कितनी बार अलग-अलग पेज j देखा। 27K व्यक्ति और 95K पृष्ठ हैं। मैं पृष्ठों के स्थान पर "आयाम" या "पहलुओं" का एक मुट्ठी भर होना चाहूंगा जो उन पृष्ठों के सेट के अनुरूप होगा जो अक्सर एक …

28 r  clustering  dimensionality-reduction 

मुझे k- साधनों में बाइनरी चर (मान 0 और 1) का उपयोग करने की आवश्यकता है। लेकिन k- साधन केवल निरंतर चर के साथ काम करता है। मुझे पता है कि कुछ लोग अभी भी इन बाइनरी चर का उपयोग k- साधनों में इस तथ्य की अनदेखी करते हुए करते …

27 r  clustering  binary-data  k-means  mixed-type-data 

पदानुक्रमित क्लस्टरिंग करते समय, कोई भी क्लस्टर के बीच की दूरी को मापने के लिए कई मैट्रिक्स का उपयोग कर सकता है। इस तरह के दो मैट्रिक्स समूहों में डेटा बिंदुओं के केंद्रक और साधनों की गणना करते हैं। माध्य और केन्द्रक के बीच अंतर क्या है? क्या ये क्लस्टर …

26 clustering  mean 

मैं दस्तावेज़ क्लस्टरिंग में उपयोग की जाने वाली विभिन्न तकनीकों की जांच कर रहा हूं और मैं पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) और एलएसए (अव्यक्त अर्थ विश्लेषण) से संबंधित कुछ संदेह दूर करना चाहूंगा। पहली बात - उनके बीच क्या अंतर हैं? मुझे पता है कि पीसीए में, एसवीडी अपघटन टर्म-कोवरियन …

25 clustering  pca  data-mining  svd  lsa 

मैंने एक डेटा विश्लेषण किया है जो आर और किमील पैकेज का उपयोग करके अनुदैर्ध्य डेटा को क्लस्टर करने की कोशिश कर रहा है । मेरे डेटा में लगभग 400 व्यक्तिगत प्रक्षेपवक्र शामिल हैं (जैसा कि इसे पेपर में कहा जाता है)। आप निम्न चित्र में मेरे परिणाम देख सकते …

25 r  clustering  panel-data