Als «k-means» getaggte Fragen

Ich lese Bishop über den EM-Algorithmus für GMM und die Beziehung zwischen GMM und k-means. In diesem Buch heißt es, dass k-means eine schwer zuzuordnende Version von GMM ist. Ich frage mich, ob dies bedeutet, dass ich k-means nicht verwenden kann (oder zumindest nicht verwenden kann), wenn die...

Ich habe eine Korrelationsmatrix, die angibt, wie jedes Objekt mit dem anderen Objekt korreliert ist. Daher habe ich für N Elemente bereits eine N * N Korrelationsmatrix. Wie gruppiere ich mit dieser Korrelationsmatrix die N Elemente in M ​​Fächern, damit ich sagen kann, dass sich die Nk Elemente...

Für eine Aufgabe wurde ich gebeten, einen Beweis zu liefern, dass k-means in einer endlichen Anzahl von Schritten konvergiert. Das habe ich geschrieben: Im Folgenden ist eine Sammlung aller Cluster-Zentren. Definiere eine “Energie” -Funktion Die Energiefunktion ist nicht negativ. Wir sehen, dass...

Gibt es eine Möglichkeit zu bestimmen, welche Merkmale / Variablen des Datensatzes innerhalb einer k-means Cluster-Lösung am wichtigsten / dominantesten

Kann jemand die Vor- und Nachteile von Hierarchical Clustering erklären? Hat hierarchisches Clustering die gleichen Nachteile wie K? Was sind die Vorteile von Hierarchical Clustering gegenüber K? Wann sollten wir K-Mittel anstelle von Hierarchical Clustering verwenden und umgekehrt? Antworten...

Ich verwende K-means, um meine Daten zu gruppieren, und suche nach einer Möglichkeit, eine "optimale" Clusternummer vorzuschlagen. Gap-Statistiken scheinen ein gängiger Weg zu sein, um eine gute Clusternummer zu finden. Aus irgendeinem Grund gibt es 1 als optimale Clusternummer zurück, aber wenn...

Ich habe einen Datensatz mit 16 Variablen und möchte nach der Gruppierung nach km die beiden Gruppen zeichnen. Welche Diagramme schlagen Sie vor, um die beiden Cluster visuell

Ich habe gelesen, dass der k-means-Algorithmus nur zu einem lokalen Minimum und nicht zu einem globalen Minimum konvergiert. Warum ist das? Ich kann mir logischerweise vorstellen, wie sich die Initialisierung auf das endgültige Clustering auswirken könnte, und es besteht die Möglichkeit eines...

Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

Die Stellen, die ich über den Fluch der Dimensionalität gelesen habe, erklären ihn hauptsächlich in Verbindung mit kNN und linearen Modellen im Allgemeinen. Ich sehe regelmäßig Spitzenreiter in Kaggle, die Tausende von Funktionen in einem Datensatz verwenden, der kaum 100.000 Datenpunkte enthält....

Ich habe über k-means recherchiert und das habe ich: k-means ist einer der einfachsten Algorithmen, der unbeaufsichtigte Lernmethoden verwendet, um bekannte Clustering-Probleme zu lösen. Es funktioniert sehr gut mit großen Datenmengen. Es gibt jedoch auch Nachteile von K-Mitteln, die sind: Starke...

Ich weiß, dass k-means normalerweise mit Expectation Maximization optimiert wird . Wir könnten jedoch die Verlustfunktion genauso optimieren wie alle anderen! Ich habe einige Artikel gefunden, die tatsächlich eine stochastische Gradientenabnahme für großräumige k-Mittelwerte verwenden, aber ich...

Es scheint, dass für K-means und andere verwandte Algorithmen das Clustering auf der Berechnung des Abstands zwischen Punkten basiert. Gibt es eine, die ohne

Die Meldung nach der ANOVA-Tabelle nach der K-Mittelwert-Analyse zeigt, dass Signifikanzniveaus nicht als Test gleicher Mittelwerte betrachtet werden sollten, da die Cluster-Lösung basierend auf dem euklidischen Abstand abgeleitet wurde, um den Abstand zu maximieren. Welchen Test sollte ich...

Ich habe zwei Teile eines mehrdimensionalen Datensatzes, nennen wir sie trainund test. Und ich möchte ein Modell auf der Grundlage des Zugdatensatzes erstellen und es dann anhand des Testdatensatzes validieren. Die Anzahl der Cluster ist bekannt. Ich habe versucht, k-means Clustering in R...

Kann mich jemand auf eine k-means-Implementierung hinweisen (besser in matlab), die die Distanzmatrix als Eingabe verwenden kann? Die Standard-Matlab-Implementierung benötigt die Beobachtungsmatrix als Eingabe und es ist nicht möglich, das Ähnlichkeitsmaß benutzerdefiniert zu ändern....

Ich weiß, dass es einen K-Mittelwert-Clustering-Algorithmus und einen K-Median gibt. Einer, der den Mittelwert als Mittelpunkt des Clusters verwendet, und der andere verwenden den Median. Meine Frage ist: wann / wo welche

Ich laufe Kilometer, um Kundencluster zu identifizieren. Ich habe ungefähr 100 Variablen, um Cluster zu identifizieren. Jede dieser Variablen gibt den Prozentsatz der Ausgaben eines Kunden für eine Kategorie an. Wenn ich also 100 Kategorien habe, habe ich diese 100 Variablen, sodass die Summe...

Wenn ich einen bestimmten Datensatz habe, wie intelligent wäre es dann, Cluster-Zentren mithilfe von Zufallsstichproben dieses Datensatzes zu initialisieren? Angenommen, ich möchte 5 clusters. Ich nehme 5 random samplesvon sagen wir, size=20%des ursprünglichen Datensatzes. Könnte ich dann den...

Ich versuche derzeit, den BIC für meinen Spielzeugdatensatz (ofc iris (:)) zu berechnen. Ich möchte die hier gezeigten Ergebnisse reproduzieren (Abb. 5). Dieses Papier ist auch meine Quelle für die BIC-Formeln. Ich habe 2 Probleme damit: Notation: nichnichn_i = Anzahl der Elemente in...