k-means पर टैग किए गए जवाब

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 

मुझे पता है कि k- साधन अनसुना है और क्लस्टरिंग आदि के लिए उपयोग किया जाता है और k-NN की देखरेख की जाती है। लेकिन मैं दोनों के बीच ठोस अंतर जानना चाहता था?

86 machine-learning  k-means  k-nearest-neighbour 

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 

मैं R का उपयोग कर रहा हूँ K- साधन क्लस्टरिंग। मैं K- साधन चलाने के लिए 14 चर का उपयोग कर रहा हूँ K- साधनों के परिणामों की साजिश करने का एक सुंदर तरीका क्या है? क्या कोई मौजूदा कार्यान्वयन हैं? क्या 14 चर होने से परिणामों की साजिश रचने …

77 data-visualization  classification  k-means  unsupervised-learning 

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 

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 

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 

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 

मैंने क्लस्टरिंग डेटा (अप्राप्त शिक्षण) के लिए एल्गोरिदम का अध्ययन किया है: ईएम, और के-साधन। मैं निम्नलिखित पढ़ता हूं: k- साधन EM का एक प्रकार है, इस धारणा के साथ कि क्लस्टर गोलाकार हैं। क्या कोई उपरोक्त वाक्य की व्याख्या कर सकता है? मुझे समझ में नहीं आता है कि …

50 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  expectation-maximization 

K- साधन करने से पहले सबसे अच्छा (अनुशंसित) पूर्व-प्रसंस्करण कदम क्या हैं?

44 clustering  normalization  k-means 

मुझे यह ट्यूटोरियल मिला , जो बताता है कि आपको क्लस्टरिंग से पहले सुविधाओं पर स्केल फ़ंक्शन चलाना चाहिए (मेरा मानना ​​है कि यह डेटा को z- स्कोर में परिवर्तित करता है)। मैं सोच रहा हूँ कि क्या यह आवश्यक है। मैं ज्यादातर पूछ रहा हूं क्योंकि डेटा को स्केल …

44 clustering  k-means 

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 

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 

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 

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