clustering पर टैग किए गए जवाब

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

मैं समय श्रृंखला में एक विसंगति का पता लगाने के लिए एक एल्गोरिथ्म सेटअप करना चाहता हूं, और मैं इसके लिए क्लस्टरिंग का उपयोग करने की योजना बना रहा हूं। मुझे क्लस्टरिंग के लिए डिस्टेंस मैट्रिक्स का उपयोग क्यों करना चाहिए और कच्चे समय श्रृंखला डेटा के लिए नहीं? विसंगति …

15 time-series  clustering  trend 

मैं समय श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करने के लिए पदानुक्रमित क्लस्टरिंग का उपयोग कर रहा हूं। मेरा कोड मैथेमेटिका फ़ंक्शन का उपयोग करके लागू किया गया है DirectAgglomerate[...], जो निम्नलिखित इनपुट दिए गए पदानुक्रमित समूहों को उत्पन्न करता है: एक दूरी मैट्रिक्स डी इंटर-क्लस्टर लिंकेज निर्धारित करने के लिए उपयोग …

15 clustering  distance-functions  ward 

मैं एफर्टिनिटी प्रॉपेगोरिथम एल्गोरिथ्म का उपयोग करके प्रायिकता के वितरण को रोक रहा हूं, और मेरी दूरी मीट्रिक के रूप में जेन्सेन-शैनन डाइवर्जेंस का उपयोग करने की है। क्या जेएसडी को दूरी, या जेएसडी वर्ग के रूप में उपयोग करना सही है? क्यों? एक या दूसरे को चुनने से क्या …

15 machine-learning  clustering  entropy  distance-functions 

मैंने डेटा के एक सेट (अंकों का एक सेट) को क्लस्टर करने की कोशिश की और 2 क्लस्टर प्राप्त किए। मैं इसका रेखांकन करना चाहूंगा। प्रतिनिधित्व के बारे में थोड़ा उलझन है, क्योंकि मेरे पास (x, y) निर्देशांक नहीं है। ऐसा करने के लिए MATLAB / पायथन फ़ंक्शन की भी …

15 clustering  data-visualization  python 

प्रश्न: एक डिरिचलेट प्रक्रिया का उपयोग करके डेटा को क्लस्टर करने का मानक तरीका क्या है? गिब्स के नमूने का उपयोग करते समय नमूने दिखाई देते हैं और नमूने के दौरान गायब हो जाते हैं। इसके अलावा, हमारे पास पहचान की समस्या है क्योंकि पीछे वितरण क्लस्टर क्लस्टरिंग के लिए …

14 bayesian  clustering  mcmc  dirichlet-process  identifiability 

मुझे पता है कि k- साधन क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म और k- मध्यिका है। एक जो मध्य के रूप में माध्य का उपयोग करता है और दूसरा माध्यिका का उपयोग करता है। मेरा प्रश्न है: कब / कहां उपयोग करना है?

14 clustering  k-means 

निम्नलिखित वर्णन करता है कि मैं क्या हासिल करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन यह संभव है कि एक वैकल्पिक समस्या बयान मेरे लक्ष्य का वर्णन कर सके: में चाहता हूं निम्नलिखित संख्याओं को उन समूहों में विभाजित करें, जहाँ प्रत्येक समूह के भीतर संख्याओं के प्रकार बहुत बड़े …

14 clustering  relative-distribution 

मैंने k- साधनों के बारे में शोध किया और ये मुझे मिले: k-mean सबसे सरल एल्गोरिथ्म में से एक है जो ज्ञात क्लस्टरिंग समस्याओं को हल करने के लिए अप्रशिक्षित शिक्षण पद्धति का उपयोग करता है। यह बड़े डेटासेट के साथ वास्तव में अच्छी तरह से काम करता है। हालांकि, …

14 clustering  data-mining  algorithms  k-means 

मुझे पता है कि इस सवाल को अच्छी तरह से परिभाषित नहीं किया गया है, लेकिन कुछ समूहों में अण्डाकार होते हैं या निचले आयामी स्थान पर झूठ होते हैं, जबकि दूसरे में अरेखीय आकार (2 डी या 3 डी उदाहरणों में) होते हैं। क्या गुच्छों की गैर-शुद्धता (या "आकृति") …

14 unsupervised-learning  clustering 

मैं समय श्रृंखला की एक साथ तुलना करने के लिए गतिशील समय को मापने के उपाय को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास तीन टाइम सीरीज़ डेटासेट हैं: T1 <- structure(c(0.000213652387565, 0.000535045478866, 0, 0, 0.000219346347883, 0.000359669104424, 0.000269469145783, 0.00016051364366, 0.000181950509461, 0.000385579332948, 0.00078170803205, 0.000747244535774, 0, 0.000622858922454, 0.000689084895259, 0.000487983408564, 0.000224744353298, 0.000416449765747, …

14 r  time-series  clustering 

यह मशीन सीखने की शुरुआत करने वाले किसी व्यक्ति से एक भोला सवाल है। मैं इन दिनों मार्सलैंड की पुस्तक "मशीन लर्निंग: एन अल्गोरिथमिक परिप्रेक्ष्य" पढ़ रहा हूं। मुझे यह एक परिचयात्मक पुस्तक के रूप में उपयोगी लगता है, लेकिन अब मैं उन्नत एल्गोरिदम में जाना चाहूंगा, जो वर्तमान में …

14 machine-learning  clustering  bioinformatics 

क्या कोई L 2 की बजाय क्लस्टरिंग के लिए या L .5 मेट्रिक्स का उपयोग करता है ? अग्रवाल एट अल।, उच्च आयामी अंतरिक्ष में दूरी मैट्रिक्स के आश्चर्यजनक व्यवहार पर (2001 में) कहा किL1L1L_1L.5L.5L_.5L2L2L_2 लगातार अधिक बेहतर है तोउच्च आयामी डेटा खनन अनुप्रयोगों के लिएयूक्लिडियन दूरी मीट्रिक एल 2L1L1L_1L2L2L_2 …

14 clustering  distance-functions  rule-of-thumb 

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। मैं ~ 22000 अंक क्लस्टर करना चाहता हूं। कई क्लस्टरिंग एल्गोरिदम उच्च गुणवत्ता वाले प्रारंभिक अनुमानों …

14 data-visualization  clustering  software 

ऐसा लगता है कि K- साधन और अन्य संबंधित एल्गोरिदम के लिए, क्लस्टरिंग बिंदुओं के बीच की दूरी की गणना करने पर आधारित है। क्या कोई ऐसा है जो इसके बिना काम करता है?

14 machine-learning  clustering  data-mining  k-means