Estatísticas e Big Data clustering

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Eu tenho uma matriz de correlação que indica como cada item é correlacionado com o outro item. Portanto, para um N itens, eu já tenho uma matriz de correlação N * N. Usando essa matriz de correlação, como agrupo os N itens nos compartimentos M para que eu possa dizer …

20 clustering python k-means

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Existe uma função R que calculará a matriz de dissimilaridade de cosseno? [fechadas]

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado no ano passado . Eu gostaria de fazer um mapa de calor com agrupamento de linhas com base nas …

20 r clustering similarities

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Razão para normalizar em medidas de distância euclidiana em cluster hierárquico

Aparentemente, no agrupamento hierárquico no qual a medida de distância é a distância euclidiana, os dados devem primeiro ser normalizados ou padronizados para impedir que a covariável com a maior variação conduza o agrupamento. Por que é isso? Este fato não é desejável?

19 clustering normalization

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Agrupamento de dados de tipo misto com R

Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora do tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. Gostaria de saber se é possível executar no R um agrupamento de dados com variáveis de dados mistas. Em outras …

19 r clustering mixed-type-data

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Como definir o número de clusters no cluster K-means?

Existe alguma maneira de determinar o número ideal de cluster ou devo tentar valores diferentes e verificar as taxas de erro para decidir sobre o melhor valor?

19 clustering unsupervised-learning

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Como entender as desvantagens do cluster hierárquico?

Alguém pode explicar os prós e os contras do cluster hierárquico? O cluster hierárquico tem as mesmas desvantagens que K significa? Quais são as vantagens do cluster hierárquico sobre o K significa? Quando devemos usar os meios K sobre o cluster hierárquico e vice-versa? As respostas a este post explicam …

19 clustering k-means unsupervised-learning hierarchical-clustering

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Com dados categóricos, pode haver clusters sem que as variáveis sejam relacionadas?

Ao tentar explicar as análises de cluster, é comum que as pessoas não entendam o processo como estando relacionadas à correlação das variáveis. Uma maneira de levar as pessoas a superar essa confusão é um enredo como este: Isso mostra claramente a diferença entre a questão de saber se existem …

19 clustering categorical-data independence

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Estimando os recursos mais importantes em uma partição de cluster k-means

Existe uma maneira de determinar quais recursos / variáveis do conjunto de dados são os mais importantes / dominantes em uma solução de cluster k-means?

19 machine-learning clustering k-means importance

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Por que a estatística de gap para k-means sugere um cluster, mesmo que obviamente haja dois deles?

Estou usando o K-means para agrupar meus dados e estava procurando uma maneira de sugerir um número de cluster "ideal". As estatísticas de gap parecem ser uma maneira comum de encontrar um bom número de cluster. Por alguma razão, ele retorna 1 como o número ideal do cluster, mas quando …

18 r machine-learning clustering k-means

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Algoritmos de cluster que operam em matrizes de dados esparsas [fechado]

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 5 anos . Estou tentando compilar uma lista de algoritmos de clustering que são: Implementado em R Opere …

18 r clustering sparse

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A “maldição da dimensionalidade” realmente existe em dados reais?

Entendo o que é "maldição da dimensionalidade", e resolvi alguns problemas de otimização dimensional e conheço o desafio das possibilidades exponenciais. No entanto, duvido que a "maldição da dimensionalidade" exista na maioria dos dados do mundo real (bem, vamos deixar imagens ou vídeos de lado por um momento, estou pensando …

17 clustering dimensionality-reduction high-dimensional

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Clustering - Intuição por trás do Teorema da Impossibilidade de Kleinberg

Estive pensando em escrever um post sobre essa interessante análise de Kleinberg (2002) que explora a dificuldade de agrupar. Kleinberg descreve três desiderata aparentemente intuitivos para uma função de agrupamento e prova que essa função não existe. Existem muitos algoritmos de cluster que satisfazem dois dos três critérios; no entanto, …

17 mathematical-statistics clustering intuition hierarchical-clustering

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Cálculo do índice Rand

Estou tentando descobrir como calcular o índice Rand de um algoritmo de cluster, mas estou parado no momento em como calcular os negativos verdadeiros e verdadeiros. No momento, estou usando o exemplo do livro Uma Introdução à Recuperação de Informações (Manning, Raghavan & Schütze, 2009). Na página 359, eles falam …

17 clustering

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Os parâmetros de entrada para usar a alocação latente de Dirichlet

Ao usar a modelagem de tópicos (Alocação de Dirichlet Latente), o número de tópicos é um parâmetro de entrada que o usuário precisa especificar. Parece-me que também devemos fornecer uma coleção de tópicos de candidatos que o processo Dirichlet tem de provar? Meu entendimento está correto? Na prática, como configurar …

17 machine-learning bayesian clustering text-mining dirichlet-distribution

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Análise bayesiana não paramétrica em R

Estou procurando um bom tutorial sobre como agrupar dados Rusando o processo hierárquico de dirichlet (HDP) (um dos métodos bayesianos não paramétricos recentes e populares). Existe DPpackage(IMHO, o mais abrangente de todos os disponíveis) Rpara análise bayesiana não paramétrica. Mas não consigo entender os exemplos fornecidos no R Newsou no …

17 r bayesian clustering nonparametric

Perguntas com a marcação «clustering»