सांख्यिकी और बिग डेटा clustering

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मेरे पास एक सहसंबंध मैट्रिक्स है जो बताता है कि प्रत्येक आइटम को दूसरे आइटम से कैसे संबद्ध किया जाता है। इसलिए एन आइटम के लिए, मेरे पास पहले से ही एन * एन सहसंबंध मैट्रिक्स है। इस सहसंबंध मैट्रिक्स का उपयोग करते हुए मैं एम डिब्बे में एन आइटम …

20 clustering python k-means

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क्या कोई आर फ़ंक्शन है जो कोसाइन डिसिमिलरिटी मैट्रिक्स की गणना करेगा? [बन्द है]

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । पिछले साल बंद हुआ । मैं कॉशन दूरी के आधार पर पंक्ति क्लस्टरिंग …

20 r clustering similarities

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यूक्लिडियन दूरी उपायों को पदानुक्रमित क्लस्टरिंग में सामान्य करने का कारण

जाहिरा तौर पर, पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग में, जिसमें दूरी की माप यूक्लिडियन दूरी है, कोवर्ट को चलाने से उच्चतम विचरण के साथ कोवरिएट को रोकने के लिए डेटा को पहले सामान्यीकृत या मानकीकृत किया जाना चाहिए। ऐसा क्यों है? क्या यह तथ्य वांछनीय नहीं है?

19 clustering normalization

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आर के साथ मिश्रित प्रकार के डेटा का क्लस्टरिंग

ताला लगा हुआ । यह सवाल और इसके जवाब बंद हैं क्योंकि यह सवाल ऑफ-टॉपिक है लेकिन इसका ऐतिहासिक महत्व है। यह वर्तमान में नए उत्तरों या इंटरैक्शन को स्वीकार नहीं कर रहा है। मुझे आश्चर्य है कि क्या मिश्रित डेटा चर वाले डेटा की क्लस्टरिंग R के भीतर प्रदर्शन …

19 r clustering mixed-type-data

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K- साधन क्लस्टरिंग में समूहों की संख्या को कैसे परिभाषित करें?

क्या इष्टतम क्लस्टर संख्या निर्धारित करने का कोई तरीका है या क्या मुझे विभिन्न मूल्यों की कोशिश करनी चाहिए और सर्वोत्तम मूल्य तय करने के लिए त्रुटि दर की जांच करनी चाहिए?

19 clustering unsupervised-learning

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K- साधनों के लिए अंतर आँकड़ा एक क्लस्टर का सुझाव क्यों देता है, भले ही स्पष्ट रूप से उनमें से दो हैं?

मैं अपने डेटा को क्लस्टर करने के लिए K- साधनों का उपयोग कर रहा हूं और "इष्टतम" क्लस्टर संख्या का सुझाव देने के लिए रास्ता ढूंढ रहा हूं। एक अच्छा क्लस्टर नंबर खोजने के लिए गैप आँकड़े एक सामान्य तरीका लगता है। किसी कारण से यह इष्टतम क्लस्टर संख्या के …

19 r machine-learning clustering k-means

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श्रेणीबद्ध डेटा के साथ, क्या चर संबंधित नहीं हो सकते हैं?

जब क्लस्टर विश्लेषण की व्याख्या करने की कोशिश की जा रही है, तो लोगों के लिए इस प्रक्रिया को गलत समझना आम बात है कि क्या चर संबंधित हैं। लोगों को भ्रम में रखने का एक तरीका यह है कि यह एक साजिश है: यह स्पष्ट रूप से इस सवाल …

19 clustering categorical-data independence

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पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग की कमियों को कैसे समझें?

क्या कोई व्यक्ति पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग के पेशेवरों और विपक्षों की व्याख्या कर सकता है? क्या Hierarchical Clustering में K का मतलब समान है? K साधनों पर पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग के क्या लाभ हैं? कब हमें Hierarchical Clustering & विपरीत पर K का उपयोग करना चाहिए? इस पोस्ट के उत्तर में कश्मीर …

19 clustering k-means unsupervised-learning hierarchical-clustering

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एक k- साधन क्लस्टर विभाजन में सबसे महत्वपूर्ण सुविधाओं का अनुमान है

क्या यह निर्धारित करने का कोई तरीका है कि के-साधन क्लस्टर समाधान के भीतर डेटासेट की कौन सी विशेषताएं / चर सबसे महत्वपूर्ण / प्रभावी हैं?

19 machine-learning clustering k-means importance

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क्लस्टरिंग एल्गोरिदम जो विरल डेटा मैट्रिक पर काम करते हैं [बंद]

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 5 साल पहले बंद हुआ । मैं क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की एक सूची संकलित …

18 r clustering sparse

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क्लस्टरिंग गुणवत्ता उपाय

मेरे पास इनपुट पैरामीटर (क्लस्टर की संख्या ) के साथ एक क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म (k- साधन नहीं ) है। क्लस्टरिंग करने के बाद मैं इस क्लस्टरिंग की गुणवत्ता का कुछ मात्रात्मक माप प्राप्त करना चाहता हूं। क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म में एक महत्वपूर्ण संपत्ति है। के लिए अगर मैं फ़ीड डेटा बिंदुओं उन …

18 clustering

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नेत्रहीन बहु आयामी क्लस्टर डेटा की साजिश रचने

मेरे पास 16 चर के साथ एक डेटा सेट है, और kmeans द्वारा क्लस्टरिंग के बाद, मैं दो समूहों की साजिश करना चाहता हूं। आप दो समूहों को नेत्रहीन रूप से दर्शाने के लिए किन भूखंडों का सुझाव देते हैं?

18 data-visualization clustering k-means

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क्या "आयामीता का अभिशाप" वास्तव में वास्तविक डेटा में मौजूद है?

मैं समझता हूं कि "आयामीता का अभिशाप" क्या है, और मैंने कुछ उच्च आयामी अनुकूलन समस्याओं को किया है और घातीय संभावनाओं की चुनौती को जाना है। हालांकि, मुझे संदेह है कि "आयामीता का अभिशाप" सबसे वास्तविक दुनिया डेटा में मौजूद है (अच्छी तरह से छवियों या वीडियो को एक …

17 clustering dimensionality-reduction high-dimensional

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क्लस्टरिंग - क्लेनबर्ग की असंभवता प्रमेय के पीछे अंतर्ज्ञान

मैं क्लेनबर्ग (2002) द्वारा इस दिलचस्प विश्लेषण पर एक ब्लॉग पोस्ट लिखने के बारे में सोच रहा हूं जो क्लस्टरिंग की कठिनाई की पड़ताल करता है। क्लेनबर्ग एक क्लस्टरिंग फंक्शन के लिए तीन प्रतीत होता है सहज डेसिडरटा की रूपरेखा तैयार करता है और फिर साबित करता है कि ऐसा …

17 mathematical-statistics clustering intuition hierarchical-clustering

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रैंड इंडेक्स गणना

मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि क्लस्टर एल्गोरिथम के रैंड इंडेक्स की गणना कैसे की जाए, लेकिन मैं इस बिंदु पर अटका हुआ हूं कि सही और गलत नकारात्मक की गणना कैसे की जाए। फिलहाल मैं एक किताब से एक परिचय इंफॉर्मेशन रिट्रीवल (मैनिंग, राघवन एंड शूज, …

17 clustering

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