Perguntas com a marcação «distance»

Estou realizando um projeto de análise de dados que envolve a investigação do tempo de uso do site ao longo do ano. O que eu gostaria de fazer é comparar até que ponto os padrões de uso são "consistentes", por exemplo, quão próximos eles estão de um padrão que envolve …

14 distributions  distance  frequency  comparison 

Vou usar a divergência KL no meu código python e recebi este tutorial . Nesse tutorial, implementar a divergência de KL é bastante simples. kl = (model * np.log(model/actual)).sum() Pelo que entendi, a distribuição de probabilidade de modele actualdeve ser <= 1. Minha pergunta é: qual é o limite máximo …

14 machine-learning  distance  kullback-leibler 

Estive olhando a página da Wikipedia para correlação de distância, onde parece ser caracterizada por como pode ser calculada. Embora eu pudesse fazer os cálculos, luto para obter quais medidas de correlação de distância e por que os cálculos têm a mesma aparência. Existe uma (ou muitas) caracterizações mais intuitivas …

14 correlation  distance  intuition  distance-covariance 

Estou usando kkk significa agrupar para agrupar as vozes dos alto-falantes. Quando comparo um enunciado com os dados do alto-falante em cluster, obtenho distorção média (baseada na distância euclidiana). Essa distância pode estar na faixa de [0,∞][0,∞][0,\infty] . Eu quero converter essa distância para uma pontuação de similaridade [0,1][0,1][0,1] . …

13 clustering  k-means  distance  euclidean 

Ao estudar a distância Kullback-Leibler, aprendemos muito rapidamente que não respeita nem a desigualdade do triângulo nem a simetria, propriedades necessárias de uma métrica. Minha pergunta é se existe alguma métrica das funções de densidade de probabilidade que atendam a todas as restrições de uma métrica .

13 distributions  distance  metric 

Para cluster hierárquico, geralmente vejo as duas "métricas" a seguir (elas não estão falando exatamente) para medir a distância entre duas variáveis ​​aleatórias e : \ newcommand {\ Cor} {\ mathrm {Cor}} \ begin {align} d_1 (X, Y) & = 1- | \ COR (X, Y) |, \\ d_2 (X, …

13 correlation  clustering  distance  metric 

Eu tenho 17 variáveis ​​numéricas e 5 binárias (0-1), com 73 amostras no meu conjunto de dados. Eu preciso executar uma análise de cluster. Eu sei que a distância de Gower é uma boa métrica para conjuntos de dados com variáveis ​​mistas. No entanto, eu não conseguia entender como a …

13 clustering  distance  mixed-type-data 

Eu tenho mais de 3000 vetores em uma grade bidimensional, com uma distribuição discreta aproximadamente uniforme. Alguns pares de vetores cumprem uma determinada condição. Nota: a condição é aplicável apenas a pares de vetores, não a vetores individuais. Eu tenho uma lista de cerca de 1500 pares, vamos chamá-lo de …

12 statistical-significance  t-test  sample-size  spatial  distance 

Suponha que eu tenha uma mistura finita de muitos gaussianos com pesos, meios e desvios padrão conhecidos. Os meios não são iguais. A média e o desvio padrão da mistura podem ser calculados, é claro, uma vez que os momentos são médias ponderadas dos momentos dos componentes. A mistura não …

12 normal-distribution  mixture  distance 

Entendo o raciocínio por trás da normalização de colunas, pois faz com que os recursos sejam ponderados igualmente, mesmo que não sejam medidos na mesma escala - no entanto, geralmente na literatura do vizinho mais próximo, colunas e linhas são normalizadas. Qual é a normalização de linha / por que …

12 normalization  distance  similarities  k-nearest-neighbour 

Não sei qual função de distância entre indivíduos usar no caso de atributos nominais (categóricos não ordenados). Eu estava lendo alguns livros e eles sugerem a função Correspondência Simples , mas alguns livros sugerem que eu deva alterar os atributos nominais para binários e usar o Coeficiente Jaccard . No …

12 distance-functions  distance  similarities  association-measure  categorical-data 

Um colega tem uma função e para os nossos propósitos é uma caixa-preta. A função mede a semelhança de dois objetos.s ( a , b )ssss ( a , b )s(a,b)s(a,b) Temos certeza de que tem essas propriedades:sss As pontuações de similaridade são números reais entre 0 e 1, inclusive. …

11 kernel-trick  distance  similarities  rbf-kernel 

Eu tenho uma matriz de covariância e quero particionar variáveis ​​em clusters usando cluster hierárquico (por exemplo, para classificar uma matriz de covariância).kn × nn×nn \times nkkk Existe uma função de distância típica entre variáveis ​​(ou seja, entre colunas / linhas da matriz de covariância quadrada)? Ou, se houver mais, …

11 clustering  covariance  distance-functions  distance 

Não sou ecologista da comunidade, mas atualmente trabalho com dados de ecologia da comunidade. O que eu não conseguia entender, além da matemática dessas distâncias, são os critérios para cada distância a ser usada e em que situações ela pode ser aplicada. Por exemplo, o que usar com os dados …

11 distance  euclidean 

Ultimamente, tenho lido muito sobre o Dynamic Time Warping (DTW). Estou muito surpreso que não exista nenhuma literatura sobre a aplicação do DTW em séries temporais irregulares, ou pelo menos não consegui encontrá-lo. Alguém poderia me dar uma referência a algo relacionado a esse problema, ou talvez até uma implementação …

10 time-series  correlation  distance  unevenly-spaced-time-series