Perguntas com a marcação «hierarchical-clustering»

Um dos maiores problemas com a análise de cluster é que podemos ter que tirar conclusões diferentes quando baseamos nos diferentes métodos de cluster usados ​​(incluindo diferentes métodos de ligação no cluster hierárquico). Gostaria de saber sua opinião sobre isso - qual método você selecionará e como. Pode-se dizer "o …

35 clustering  validation  model-evaluation  hierarchical-clustering 

Estou executando um cluster hierárquico de dados que reuni e processei no despejo de dados do reddit no Google BigQuery. Meu processo é o seguinte: Receba as últimas 1000 postagens em / r / policy Reúna todos os comentários Processar os dados e calcular uma n x mmatriz de dados …

33 clustering  distance  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

Considere o exemplo R abaixo: plot( hclust(dist(USArrests), "ave") ) O que exatamente significa o eixo y "Altura"? Olhando para a Carolina do Norte e Califórnia (um pouco à esquerda). A Califórnia é "mais próxima" da Carolina do Norte do que o Arizona? Posso fazer essa interpretação? O Havaí (à direita) …

25 interpretation  hierarchical-clustering  dendrogram 

Gostaria de agrupar hierarquicamente meus dados, mas, em vez de usar a distância euclidiana, gostaria de usar a correlação. Além disso, como o coeficiente de correlação varia de -1 a 1, com -1 e 1 indicando "co-regulação" em meu estudo, estou tratando -1 e 1 como d = 0. Portanto, …

22 correlation  clustering  distance  hierarchical-clustering 

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 

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 

Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

As variáveis ​​categóricas podem ser usadas no cluster hierárquico? Ouvi dizer que apenas variáveis ​​contínuas são usadas, mas já vi pessoas discutindo variáveis ​​categóricas que podem ou não ser usadas também. Alguém pode fornecer informações?

11 categorical-data  hierarchical-clustering 

Digamos que definimos uma distância, que não é uma métrica , entre N itens. Com base nessa distância, usamos um cluster hierárquico aglomerativo . Podemos usar cada um dos algoritmos conhecidos (ligação única / máxima / média etc.) para obter resultados significativos? Em outras palavras, qual é o problema de …

9 clustering  multilevel-analysis  metric  hierarchical-clustering 

Dado o seguinte quadro de dados: df <- data.frame(x1 = c(26, 28, 19, 27, 23, 31, 22, 1, 2, 1, 1, 1), x2 = c(5, 5, 7, 5, 7, 4, 2, 0, 0, 0, 0, 1), x3 = c(8, 6, 5, 7, 5, 9, 5, 1, 0, 1, 0, 1), …

8 r  correlation  hierarchical-clustering 

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