Perguntas com a marcação «clustering»

Este é um acompanhamento para esta pergunta. Atualmente, estou tentando implementar o índice C para encontrar um número quase ideal de clusters de uma hierarquia de clusters. Eu faço isso calculando o Índice C para cada etapa do cluster hierárquico (aglomerativo). O problema é que o índice C é mínimo …

8 clustering 

Pesquisas recentes tentaram determinar se certas construções psicológicas são latentemente dimensionais ou taxônicas (isto é, incluindo táxons ou classes). Por exemplo, os pesquisadores podem estar interessados ​​em descobrir se existe uma certa "classe" de pessoas com maior probabilidade de desenvolver dor crônica após uma lesão ou se o risco de …

8 clustering  latent-variable  psychology  latent-class  model-based-clustering 

Eu tenho uma grande coleção de séries temporais - medições feitas a cada 15 minutos (96 medições em um dia) ao longo de 1 ano em vários locais diferentes. Dividi cada série temporal em 365 séries temporais menores e separadas, uma para cada dia do ano. Observando essas séries temporais, …

8 time-series  clustering  curves 

Então, digamos que eu tenha vários pontos de dados em R ^ n, onde n é bem grande (tipo 50). Sei que esses dados se enquadram em 3 clusters e sei em qual cluster cada ponto de dados faz parte. Tudo o que eu quero fazer é visualizar esses clusters …

8 clustering  pca  dimensionality-reduction  data-visualization 

Preciso de algumas sugestões para o método de agrupamento (classificação não supervisionada) para um projeto de consultoria. Estou procurando um método que esperançosamente tenha as seguintes propriedades: O assunto do meu estudo tem três propriedades. Um é representado por uma matriz de distância (não-euclidiana) e os outros dois estão na …

8 clustering  bayesian 

Estou tentando usar o agrupamento de dossel para fornecer clusters iniciais para o KMeans no mahout. Existe uma maneira de determinar / aproximar os valores dos limites de distância T1 e T2 algoritmicamente? No momento, tenho T1 = 100 e T2 = 1, o que não parece estar fazendo nada …

8 clustering 

Alguém pode me dizer os fatores que afetam os requisitos de memória do cluster mean com um pouco de explicação?kkk

8 clustering  k-means 

Costumo enfrentar a questão de ter que escolher um número de clusters. A partição que acabo escolhendo é mais frequentemente baseada em preocupações visuais e teóricas do que em critérios de qualidade. Eu tenho duas perguntas principais. O primeiro diz respeito à idéia geral de qualidade dos clusters. Pelo que …

8 r  machine-learning  classification  clustering  hierarchical-clustering 

Estou coletando um grupo de seqüências de tempo multivariadas. Por exemplo, existem 2000 séries temporais. Cada série temporal é de 12 dimensões. Existem modelos / algoritmos sistemáticos que podem agrupar séries temporais multivariadas? Por exemplo, gostaria de identificar algumas séries temporais muito diferentes das outras. Além disso, para o monitoramento …

8 machine-learning  time-series  clustering  multivariate-analysis  sequential-pattern-mining 

(Esta postagem é uma repostagem de uma pergunta que eu postei ontem (agora excluída), mas tentei reduzir o volume de palavras e simplificar o que estou perguntando) Espero obter ajuda na interpretação de um script e saída do kmeans que criei. Isso ocorre no contexto da análise de texto. Criei …

8 r  clustering  k-means  text-mining 

É sabido que o algoritmo k-means sofre na presença de outliers. O k-means ++ é um método eficaz para a initalização do centro de cluster. Eu estava analisando o PPT pelos fundadores do método, Sergei Vassilvitskii e David Arthur http://theory.stanford.edu/~sergei/slides/BATS-Means.pdf (slide 28), que mostra que a inicialização do centro de …

8 clustering  k-means 

Estou tentando entender o processo de restaurante chinês (CRP) e o processo de restaurante chinês ponderado (WCRP) descrito em um artigo de pesquisa "Descoberta automática de habilidades cognitivas" - Robert V. Lindsey, Mohammad Khajah, Michael C. Mozer para melhorar a previsão de Aprendizagem do aluno. No CRP, todas as implementações …

7 clustering  nonparametric-bayes 

Estou usando vários algoritmos de cluster do sklearn para agrupar alguns dados e não consigo descobrir o que está acontecendo com o DBSCAN. Meus dados são uma matriz de termos de documento do TfidfVectorizer, com algumas centenas de documentos pré-processados. Código: tfv = TfidfVectorizer(stop_words=STOP_WORDS, tokenizer=StemTokenizer()) data = tfv.fit_transform(dataset) db = …

7 clustering  scikit-learn  text-mining  dbscan 

No artigo " Quando o 'vizinho mais próximo' é significativo? ", Lemos que, Mostramos que, sob certas condições amplas (em termos de distribuição de dados e consultas ou carga de trabalho), à medida que a dimensionalidade aumenta, a distância do vizinho mais próximo se aproxima da distância do vizinho mais …

7 machine-learning  clustering  dataset  k-nearest-neighbour  high-dimensional