Als «k-means» getaggte Fragen

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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?

Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...

r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf
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k-bedeutet || aka Scalable K-Means ++

Bahman Bahmani et al. Einführung von k-means ||, einer schnelleren Version von k-means ++. Dieser Algorithmus stammt von Seite 4 ihrer Veröffentlichung Bahmani, B., Moseley, B., Vattani, A., Kumar, R. und Vassilvitskii, S. (2012). Skalierbares k-means ++. Verfahren der VLDB-Stiftung , 5 (7),...

clustering k-means
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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?

Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
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Clustering als Dimensionsreduktion

Ich lese ein Buch "Maschinelles Lernen mit Funken" von Nick Pentreath und auf Seite 224-225 diskutiert der Autor über die Verwendung von K-Mitteln als Form der Dimensionsreduktion. Ich habe diese Art der Dimensionsreduktion noch nie gesehen. Hat sie einen Namen oder / und ist sie für bestimmte...

clustering k-means dimensionality-reduction
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k-bedeutet vs k-bedeutet ++

Soweit ich weiß, wählt k-means die Anfangszentren zufällig aus. Da sie auf purem Glück basieren, können sie wirklich schlecht ausgewählt werden. Der K-means ++ Algorithmus versucht, dieses Problem zu lösen, indem er die Anfangszentren gleichmäßig verteilt. Garantieren die beiden Algorithmen die...

k-means
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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?

Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese...

r anova glmm r mixed-model bootstrap sample-size cross-validation roc auc sampling stratification random-allocation logistic stata interpretation proportion r regression multiple-regression linear-model lm r cross-validation cart rpart logistic generalized-linear-model econometrics experiment-design causality instrumental-variables random-allocation predictive-models data-mining estimation contingency-tables epidemiology standard-deviation mean ancova psychology statistical-significance cross-validation synthetic-data poisson-distribution negative-binomial bioinformatics sequence-analysis distributions binomial classification k-means distance unsupervised-learning euclidean correlation chi-squared spearman-rho forecasting excel exponential-smoothing binomial sample-size r change-point wilcoxon-signed-rank ranks clustering matlab covariance covariance-matrix normal-distribution simulation random-generation bivariate standardization confounding z-statistic forecasting arima minitab poisson-distribution negative-binomial poisson-regression overdispersion probability self-study markov-process estimation maximum-likelihood classification pca group-differences chi-squared survival missing-data contingency-tables anova proportion
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Zuweisen von Klassenbezeichnungen zu k-means-Clustern

Ich habe eine sehr grundlegende Frage zum Clustering. Wie interpretiere ich die Klassen der Datenpunkte, die ich geclustert habe (nachdem ich jedem Cluster aussagekräftige Klassenbezeichnungen zugewiesen habe), nachdem ich k Cluster mit ihren Schwerpunkten gefunden habe? Ich spreche nicht von der...

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