Als «clustering» getaggte Fragen

8
Unerwünschte Ergebnisse von Clustering-Kriterien

Ich habe eine Clusterbildung von Koordinatenpunkten (Längen- und Breitengrad) durchgeführt und überraschende, nachteilige Ergebnisse aus Clustering-Kriterien für die optimale Anzahl von Clustern gefunden. Die Kriterien sind dem clusterCrit()Paket entnommen . Die Punkte, die ich auf einem Plot zu...

r clustering
8
Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?

Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly...

modeling large-data overfitting clustering algorithms error spatial r regression predictive-models linear-model average measurement-error weighted-mean error-propagation python standard-error weighted-regression hypothesis-testing time-series machine-learning self-study arima regression correlation anova statistical-significance excel r regression distributions statistical-significance contingency-tables regression optimization measurement-error loss-functions image-processing java panel-data probability conditional-probability r lme4-nlme model-comparison time-series probability probability conditional-probability logistic multiple-regression model-selection r regression model-based-clustering svm feature-selection feature-construction time-series forecasting stationarity r distributions bootstrap r distributions estimation maximum-likelihood garch references probability conditional-probability regression logistic regression-coefficients model-comparison confidence-interval r regression r generalized-linear-model outliers robust regression classification categorical-data r association-rules machine-learning distributions posterior likelihood r hypothesis-testing normality-assumption missing-data convergence expectation-maximization regression self-study categorical-data regression simulation regression self-study self-study gamma-distribution modeling microarray synthetic-data
8
Clustering, das durch K-Mittel verursacht werden kann

Ich habe die folgende Frage als Testfrage für meine Prüfung erhalten und kann die Antwort einfach nicht verstehen. Ein Streudiagramm der auf die ersten beiden Hauptkomponenten projizierten Daten ist unten gezeigt. Wir möchten untersuchen, ob der Datensatz eine Gruppenstruktur enthält. Zu diesem...

clustering k-means
8
Der beste Weg zum Clustering einer Adjazenzmatrix

Es fiel mir schwer, resultierende Cluster einer Adjazenzmatrix zu interpretieren. Ich habe 200 relativ große Matrizen, die Themen darstellen, die Teilkorrelationen (z-Scores) von Zeitreihen (neuronale Daten) enthalten. Ziel ist es, diese 210 Matrizen zu gruppieren und potenzielle unentdeckte...

clustering neuroimaging
8
Ein konkretes Beispiel ist die Durchführung einer SVD, um fehlende Werte zu unterstellen

Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der obigen Matrix die NA-Werte...

r missing-data data-imputation svd sampling matlab mcmc importance-sampling predictive-models prediction algorithms graphical-model graph-theory r regression regression-coefficients r-squared r regression modeling confounding residuals fitting glmm zero-inflation overdispersion optimization curve-fitting regression time-series order-statistics bayesian prior uninformative-prior probability discrete-data kolmogorov-smirnov r data-visualization histogram dimensionality-reduction classification clustering accuracy semi-supervised labeling state-space-models t-test biostatistics paired-comparisons paired-data bioinformatics regression logistic multiple-regression mixed-model random-effects-model neural-networks error-propagation numerical-integration time-series missing-data data-imputation probability self-study combinatorics survival cox-model statistical-significance wilcoxon-mann-whitney hypothesis-testing distributions normal-distribution variance t-distribution probability simulation random-walk diffusion hypothesis-testing z-test hypothesis-testing data-transformation lognormal r regression agreement-statistics classification svm mixed-model non-independent observational-study goodness-of-fit residuals confirmatory-factor neural-networks deep-learning
8
k-means ++ Algorithmus und Ausreißer

Es ist bekannt, dass der k-means-Algorithmus bei Ausreißern leidet. k-means ++ ist eine effektive Methode zur Initalisierung von Clusterzentren. Ich habe die PPT von den Gründern der Methode, Sergei Vassilvitskii und David Arthur http://theory.stanford.edu/~sergei/slides/BATS-Means.pdf (Folie 28) ,...

clustering k-means