Perguntas com a marcação «distance»

Medida da distância entre distribuições ou variáveis, como distância euclidiana entre pontos no espaço n.

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Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Execute o agrupamento K-means (ou seus parentes próximos) com apenas uma matriz de distância, não dados de pontos por recurso
Quero executar o agrupamento K-means nos objetos que tenho, mas os objetos não são descritos como pontos no espaço, ou seja, por objects x featuresconjunto de dados. No entanto, sou capaz de calcular a distância entre dois objetos (ela se baseia em uma função de similaridade). Então, eu descarto a …
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Distribuição da diferença entre duas distribuições normais
Eu tenho duas funções de densidade de probabilidade de distribuições normais: f1( x1|μ1, σ1) = 1σ12 π--√e- ( x - μ1)22 σ21f1(x1|μ1,σ1)=1σ12πe−(x−μ1)22σ12f_1(x_1 \; | \; \mu_1, \sigma_1) = \frac{1}{\sigma_1\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_1)^2}{2\sigma_1^2} } e f2( x2|μ2, σ2) =1σ22π--√e- ( x -μ2)22σ22f2(x2|μ2,σ2)=1σ22πe−(x−μ2)22σ22f_2(x_2 \; | \; \mu_2, \sigma_2) = \frac{1}{\sigma_2\sqrt{2\pi} } …
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Por que os dados mistos são um problema para os algoritmos de cluster baseado em euclidianos?
A maioria dos algoritmos clássicos de agrupamento e redução de dimensionalidade (agrupamento hierárquico, análise de componentes principais, médias médias, mapas auto-organizados ...) são projetados especificamente para dados numéricos, e seus dados de entrada são vistos como pontos em um espaço euclidiano. É claro que isso é um problema, pois muitas …
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Distâncias Pairhal Mahalanobis
Preciso calcular a distância de Mahalanobis da amostra em R entre cada par de observações em uma matriz de covariáveis. Preciso de uma solução que seja eficiente, ou seja, apenas as distâncias sejam calculadas e implementadas preferencialmente em C / RCpp / Fortran etc. Suponho que , a matriz de …
18 r  algorithms  distance 
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