Als «clustering» getaggte Fragen

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Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?

Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit...

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Berechnen Sie die ROC-Kurve für Daten

Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3...

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Erste Schritte mit Biclustering

Ich habe gelegentlich im Internet über Bikluster recherchiert. (Ich habe den Wiki-Artikel mehrmals gelesen.) Bisher scheint es nur wenige Definitionen oder Standardterminologien zu geben. Ich habe mich gefragt, ob es Standardpapiere oder -bücher gibt, die jeder lesen sollte, der sich für...

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Wie führe ich mehrere Post-hoc-Chi-Quadrat-Tests an einem 2 x 3-Tisch durch?

Mein Datensatz umfasst entweder die Gesamtmortalität oder das Überleben eines Organismus an drei Standorttypen: Inshore, Midchannel und Offshore. Die Zahlen in der folgenden Tabelle geben die Anzahl der Standorte an. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1...

logistic multiple-comparisons chi-squared r text-mining clustering classification feature-selection unsupervised-learning time-series references mode hypothesis-testing confidence-interval bootstrap normal-distribution order-statistics correlation statistical-significance spss bayesian beta-binomial
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Radfahren im k-means-Algorithmus

Laut Wiki ist das am häufigsten verwendete Konvergenzkriterium "Zuordnung hat sich nicht geändert". Ich habe mich gefragt, ob Radfahren auftreten kann, wenn wir ein solches Konvergenzkriterium verwenden. Ich würde mich freuen, wenn jemand auf einen Artikel verweist, der ein Beispiel für das...

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Ellbogenkriterien zur Bestimmung der Anzahl der Cluster

Es wird hier erwähnt , dass eine der Methoden zur Bestimmung der optimalen Anzahl von Clustern in einem Datensatz die "Ellbogenmethode" ist. Hier wird der Prozentsatz der Varianz als das Verhältnis der Varianz zwischen Gruppen zur Gesamtvarianz berechnet. Ich hatte Schwierigkeiten, diese Berechnung...

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Clustering mit asymmetrischen Abstandsmaßen

Wie gruppieren Sie ein Feature mit einem asymmetrischen Abstandsmaß? Angenommen, Sie gruppieren ein Dataset mit Wochentagen als Feature. Die Entfernung von Montag bis Freitag entspricht nicht der Entfernung von Freitag bis Montag. Wie integrieren Sie dies in das Abstandsmaß des...

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Wie kann man beobachtete mit erwarteten Ereignissen vergleichen?

Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten Häufigkeiten meiner vier...

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Cluster für k-means auswählen: der Fall 1 Cluster

Kennt jemand eine gute Methode, um festzustellen, ob Clustering mit kmeans überhaupt angemessen ist? Was ist, wenn Ihre Probe tatsächlich homogen ist? Ich weiß, dass so etwas wie ein Mischungsmodell (über mclust in R) Anpassungsstatistiken für den 1: k-Clusterfall liefert, aber es scheint, dass...

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