প্রশ্ন ট্যাগ «clustering»

আমি ক্লাস্টারিং ডেটার জন্য অ্যালগরিদমগুলি অধ্যয়ন করেছি (নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষণ): ইএম এবং কে-মানে। আমি নিম্নলিখিত পড়তে থাকি: ক্লোস্টারগুলি গোলাকার বলে অনুমান করে কে-মানে ইএম এর একটি বৈকল্পিক। কেউ কি উপরের বাক্যটি ব্যাখ্যা করতে পারেন? গোলাকৃতির অর্থ কী, এবং কীমান এবং ইএম কীভাবে সম্পর্কিত তা আমি বুঝতে পারি না, যেহেতু একটি সম্ভাব্য …

50 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  expectation-maximization 

আনসারভিজড লার্নিং (যেমন ক্লাস্টারিং) এর প্রতি শ্রদ্ধা রেখে, পারফরম্যান্স মূল্যায়নের জন্য কি কোনও মেট্রিক রয়েছে?

49 machine-learning  clustering  data-mining  unsupervised-learning 

আমার কাছে কয়েকটি সিরিজের আউটলেটগুলির বিক্রয় ডেটা রয়েছে এবং সময়ের সাথে সাথে তাদের কার্ভগুলির আকারের ভিত্তিতে সেগুলি শ্রেণিবদ্ধ করতে চাই। ডেটা মোটামুটি এ জাতীয় দেখাচ্ছে (তবে স্পষ্টতই এলোমেলো নয় এবং এর কিছু গুম তথ্য রয়েছে): n.quarters <- 100 n.stores <- 20 if (exists("test.data")){ rm(test.data) } for (i in 1:n.stores){ interval …

47 r  time-series  clustering 

আমি ভাবছি কিনা এটির ব্যাখ্যায় কোনও পার্থক্য রয়েছে কিনা কেবল নির্ভরশীল, নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র বা কেবলমাত্র স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি লগ রূপান্তরিত কিনা। ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন log(DV) = Intercept + B1*IV + Error আমি আইভিটি শতাংশ বৃদ্ধি হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তবে আমার যখন কীভাবে এই পরিবর্তন হয় log(DV) = Intercept + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

কে-মানে সম্পাদনের আগে প্রাক-প্রসেসিংয়ের সেরা (প্রস্তাবিত) পদক্ষেপগুলি কী কী?

44 clustering  normalization  k-means 

আমি এই টিউটোরিয়ালটি পেয়েছি , যা পরামর্শ দেয় যে ক্লাস্টারিংয়ের আগে বৈশিষ্ট্যগুলিতে আপনার স্কেল ফাংশনটি চালানো উচিত (আমি বিশ্বাস করি যে এটি ডেটা জেড-স্কোরগুলিতে রূপান্তর করে)। আমি ভাবছি যে এটি প্রয়োজনীয় কিনা। আমি বেশিরভাগই জিজ্ঞাসা করছি কারণ আমি যখন ডেটা স্কেল করি না তখন একটি দুর্দান্ত কনুই পয়েন্ট থাকে তবে …

44 clustering  k-means 

আমি ভাবছি যে কেউ যদি ওয়েট , অনিরীক্ষিত প্রান্তগুলি সহ কোনও গ্রাফের সম্প্রদায় সনাক্তকরণ / গ্রাফ বিভাজন / ক্লাস্টারিংয়ের সম্পাদন করার ক্ষেত্রে ভাল প্রারম্ভিক পয়েন্টগুলি কী বলতে পারে । প্রশ্নের গ্রাফটিতে প্রায় 3 মিলিয়ন প্রান্ত রয়েছে এবং প্রতিটি প্রান্তটি এটি দুটি সংযোগের সাথে সংযোগ স্থাপনের মধ্যে মিলের ডিগ্রি প্রকাশ করে। …

42 clustering  data-visualization  networks  partitioning  modularity 

টাইম সিরিজের ক্লাস্টারিংয়ের জন্য ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং (ডিটিডাব্লু) ব্যবহার করার পদ্ধতির কী হবে? দুটি সময় সিরিজের মধ্যে সাদৃশ্য খুঁজে পাওয়ার উপায় হিসাবে আমি ডিটিডব্লিউ সম্পর্কে পড়েছি, যখন সেগুলি সময়মতো স্থানান্তরিত হতে পারে। আমি কি এই পদ্ধতির কে-মাধ্যমের মতো ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের জন্য একটি মিল হিসাবে বিবেচনা করতে পারি?

40 time-series  clustering 

আমার কাছে টাইম সিরিজের ডেটা সেট আছে। প্রতিটি সিরিজ একই সময়কাল জুড়ে, যদিও প্রতিটি সময় সিরিজের আসল তারিখগুলি সমস্ত 'লাইন আপ' না করে may এটি বলার অপেক্ষা রাখে না, যদি টাইম সিরিজটি 2 ডি ম্যাট্রিক্সে পড়তে হয় তবে এটি এমন কিছু দেখায়: date T1 T2 T3 .... TN 1/1/01 100 …

38 r  time-series  clustering  cointegration 

ক্লাস্টার বিশ্লেষণের সবচেয়ে বড় সমস্যাটি হ'ল আমরা যখন বিভিন্ন ক্লাস্টারিং পদ্ধতির ভিত্তিতে (শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিংয়ের বিভিন্ন লিঙ্কেজ পদ্ধতি সহ) ব্যবহার করি তখন বিভিন্ন উপসংহার পেতে পারি । আমি এ সম্পর্কে আপনার মতামত জানতে চাই - আপনি কোন পদ্ধতিটি নির্বাচন করবেন এবং কীভাবে। কেউ বলতে পারে "ক্লাস্টারিংয়ের সেরা পদ্ধতিটি যা আপনাকে সঠিক …

35 clustering  validation  model-evaluation  hierarchical-clustering 

আমার ডেটাসেটে আমাদের দুটি ধারাবাহিক এবং প্রাকৃতিকভাবে পৃথক পৃথক ভেরিয়েবল রয়েছে। আমি জানতে চাই যে আমরা উভয় প্রকারের ভেরিয়েবল ব্যবহার করে শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং করতে পারি কিনা। এবং যদি হ্যাঁ, তবে কোন দূরত্ব পরিমাপ উপযুক্ত?

34 clustering  similarities  distance-functions  mixed-type-data 

আমি আমার ডেটাসেটে ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্ধারণের জন্য সিলুয়েট প্লট ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। ডেটাসেট ট্রেন দেওয়া , আমি নিম্নলিখিত ম্যাটলব কোডটি ব্যবহার করেছি Train_data = full(Train); Result = []; for num_of_cluster = 1:20 centroid = kmeans(Train_data,num_of_cluster,'distance','sqeuclid'); s = silhouette(Train_data,centroid,'sqeuclid'); Result = [ Result; num_of_cluster mean(s)]; end plot( Result(:,1),Result(:,2),'r*-.');` ফলস্বরূপ প্লটটি …

34 data-visualization  clustering  matlab 

সাম্প্রতিক একটি কার্যভারে, আমাদের এমএনআইএসটি সংখ্যাগুলিতে পিসিএ ব্যবহার করতে মাত্রাটি হ্রাস করতে x৪ (৮ x 8 চিত্র) থেকে ২ এ নামিয়ে আনতে বলা হয়েছিল। তারপরে আমাদের গাউসীয় মিশ্রণ মডেল ব্যবহার করে অঙ্কগুলি ক্লাস্টার করতে হয়েছিল। কেবলমাত্র 2 প্রধান উপাদান ব্যবহার করে পিসিএ পৃথক ক্লাস্টার দেয় না এবং ফলস্বরূপ মডেল দরকারী …

34 classification  clustering  pca  dimensionality-reduction  tsne 

প্রিয় সবাই - আমি এমন কিছু অদ্ভুতভাবে লক্ষ্য করেছি যা আমি ব্যাখ্যা করতে পারি না, পারো? সংক্ষেপে: একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিতে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার ম্যানুয়াল পদ্ধতি এবং আর ফাংশনটি confint()বিভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি হোসমার এবং লেমশোর প্রয়োগযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন (২ য় সংস্করণ) দিয়ে যাচ্ছি । তৃতীয় অধ্যায়ে বিজোড় …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

আমি যতদূর বলতে পারি, কোহোনেন স্টাইলের এসওএমগুলি প্রায় ২০০৫ এর কাছাকাছি পৌঁছেছিল এবং সম্প্রতি তেমন পছন্দ দেখেনি। আমি এমন কোনও কাগজ পাইনি যা বলছে যে এসওএমগুলি অন্য পদ্ধতিতে গ্রাহ্য হয়েছে, বা অন্য কোনও কিছুর সমতুল্য প্রমাণিত হয়েছে (উচ্চ মাত্রায়, যেভাবেই হোক)। তবে মনে হচ্ছে টিএসএনই এবং অন্যান্য পদ্ধতিগুলি আজকাল অনেক …

33 clustering  self-organizing-maps