প্রশ্ন ট্যাগ «clustering»

আমার একটি ডেটাসেট এক্স রয়েছে যার 10 টি মাত্রা রয়েছে যার মধ্যে 4 টি আলাদা মান। আসলে, এই 4 টি পৃথক ভেরিয়েবলগুলি অর্ডিনাল, অর্থাত্ একটি উচ্চতর মান উচ্চতর / আরও ভাল শব্দার্থ বোঝায়। এই পৃথক ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে 2 এই অর্থে শ্রেণিবদ্ধ যে এই প্রতিটি পরিবর্তকের জন্য, 11 থেকে 12 পর্যন্ত …

33 clustering  k-means  discrete-data  continuous-data  gaussian-mixture 

আমি গুগল বিগকুয়েরিতে রেডডিট ডেটা ডাম্প থেকে সংগ্রহ করেছি এবং প্রক্রিয়া করেছি এমন ডেটাগুলিতে শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং করছি । আমার প্রক্রিয়াটি নিম্নলিখিত: / আর / রাজনীতিতে সর্বশেষ 1000 পদ পান সমস্ত মন্তব্য সংগ্রহ করুন ডেটা প্রক্রিয়া করুন এবং একটি n x mডেটা ম্যাট্রিক্স গণনা করুন (এন: ব্যবহারকারী / নমুনা, এম: পোস্ট …

33 clustering  distance  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

পটভূমি : আমি আবাসিক ইউনিট ঘনত্ব, জনসংখ্যার ঘনত্ব, সবুজ স্থানের অঞ্চল, আবাসনের মূল্য, স্কুল / স্বাস্থ্যকেন্দ্র / ডে কেয়ার সেন্টার ইত্যাদিসহ একটি শহরের আবাসিক অঞ্চলগুলিকে তাদের সামাজিক-অর্থনৈতিক বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে গোষ্ঠীতে শ্রেণিবদ্ধ করতে চাই etc. আমি বুঝতে চাই আবাসিক অঞ্চলগুলিকে কয়টি পৃথক দলে ভাগ করা যায় এবং তাদের অনন্য বৈশিষ্ট্যগুলি কী। …

32 clustering  pca  k-means  dimensionality-reduction 

আমি বিভিন্ন ধরণের মানদণ্ডের প্রস্তাব দেওয়ার মতো বিস্তৃত সাহিত্যের সন্ধান পেয়েছি (যেমন: গ্লেন এট আল 1985 (পিডিএফ) এবং জং এট আল 2002 (পিডিএফ))। তবে এগুলির বেশিরভাগ বাস্তবায়ন করা সহজ নয় (অন্তত আমার দৃষ্টিকোণ থেকে)। একটি ক্লাস্টার শ্রেণিবিন্যাস পেতে আমি scipy.cluster.hierarchy ব্যবহার করছি এবং আমি এখন সেখান থেকে কীভাবে ফ্ল্যাট ক্লাস্টার …

32 clustering 

আমার হাতে নিচের সমস্যাটি রয়েছে: আমার কাছে শব্দের একটি খুব দীর্ঘ তালিকা রয়েছে, সম্ভবত নাম, উপাধি ইত্যাদি রয়েছে আমার এই শব্দ তালিকার ক্লাস্টার করা দরকার, অনুরূপ শব্দগুলি উদাহরণস্বরূপ অনুরূপ সম্পাদনা (লেভেনস্টাইন) দূরত্বযুক্ত শব্দগুলির মধ্যে প্রদর্শিত হয় একই ক্লাস্টার উদাহরণস্বরূপ "অ্যালগরিদম" এবং "অ্যালগরিদম" একই ক্লাস্টারে উপস্থিত হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনা থাকা উচিত। …

31 clustering  k-means  pattern-recognition 

একটি ক্লাস্টার বিশ্লেষণ বনাম একটি সুপ্ত বর্গ বিশ্লেষণ (এলসিএ) থেকে তৈরি করা যেতে পারে এমন সূত্রগুলির মধ্যে কী কী পার্থক্য রয়েছে? এটি কি সঠিক যে একটি এলসিএ একটি অন্তর্নিহিত সুপ্ত পরিবর্তনশীল ধরে নিয়েছে যা ক্লাসগুলিকে উত্থিত করে, যেখানে ক্লাস্টার বিশ্লেষণ একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম থেকে সম্পর্কযুক্ত বৈশিষ্ট্যের একটি অভিজ্ঞতা অভিজ্ঞতা আছে? …

30 clustering  latent-variable  latent-class 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

[প্রাথমিক শিরোনাম "শ্রেণিবিন্যাসের ক্লাস্টারিং গাছগুলির জন্য মিলের পরিমাপ" পরবর্তীকালে @ttnphns দ্বারা বিষয়টিকে আরও ভালভাবে প্রতিফলিত করার জন্য পরিবর্তন করা হয়েছে] আমি রোগীর রেকর্ডগুলির একটি ডেটাফ্রেমের উপর অনেকগুলি শ্রেণিবিন্যাসিক ক্লাস্টার বিশ্লেষণ করছি (উদাহরণস্বরূপ http://www.biomedcentral.com/1471-2105/5/126/figure/F1?highres=y এর মতো ) আমি গাছের চূড়ান্ত ক্লাস্টার / কাঠামো / দৃশ্যে (ডেনড্রোগ্রাম) এর প্রভাবগুলি বোঝার জন্য বিভিন্ন …

28 r  clustering  distance-functions  similarities  dendrogram 

আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

আমি বুঝতে চাই, স্ট্যান্ডার্ড এবং গোলাকার কে-মানে ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের মধ্যে প্রধান বাস্তবায়ন পার্থক্য কী। প্রতিটি পদক্ষেপে, কে-মানে উপাদান ভেক্টর এবং ক্লাস্টার সেন্ট্রয়েডগুলির মধ্যে দূরত্বগুলি গণনা করে এবং এই ক্লাস্টারে নথিটি পুনরায় সাইন করে, যার সেন্ট্রয়েড সবচেয়ে নিকটতম। তারপরে, সমস্ত সেন্ট্রয়েডগুলি পুনরায় সংযুক্ত করা হয়। গোলাকৃতির কে-উপায়ে, সমস্ত ভেক্টরগুলি স্বাভাবিক করা …

28 clustering  data-mining  algorithms  k-means 

আমার একটি ম্যাট্রিক্স রয়েছে যেখানে একটি (i, j) আমাকে জানায় আমি ব্যক্তিগতভাবে পৃষ্ঠা j কতবার দেখেছি। 27 কে ব্যক্তি এবং 95 কে পৃষ্ঠাগুলি রয়েছে। পৃষ্ঠাগুলির জায়গাগুলিতে আমি মুষ্টিমেয় "মাত্রা" বা "দিকগুলি" রাখতে চাই যা প্রায়শই একসাথে দেখা পৃষ্ঠাগুলির সেটের সাথে মিলে যায়। আমার চূড়ান্ত লক্ষ্যটি হল তখন আমি ব্যক্তিগতভাবে যে …

28 r  clustering  dimensionality-reduction 

আমাকে বাইনারি ভেরিয়েবল (মান 0 এবং 1) ব্যবহার করতে হবে) তবে কে-মানে কেবল অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলগুলির সাথে কাজ করে। আমি জানি কিছু লোক এখনও বাইনারি ভেরিয়েবলগুলি কে-মানে ব্যবহার করে যে-কে কেবলমাত্র অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে তা উপেক্ষা করে। এটি আমার কাছে অগ্রহণযোগ্য। প্রশ্নাবলী: তাহলে কে-মানে / হায়ারারিকাল ক্লাস্টারিংয়ে বাইনারি …

27 r  clustering  binary-data  k-means  mixed-type-data 

শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিংয়ের সময়, ক্লাস্টারগুলির মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করতে অনেকে মেট্রিক ব্যবহার করতে পারেন। এই জাতীয় দুটি মেট্রিকগুলি ক্লাস্টারগুলিতে সেন্ট্রয়েড এবং ডেটা পয়েন্টগুলির মাধ্যমের গণনা বোঝায়। গড় এবং সেন্ট্রয়েডের মধ্যে পার্থক্য কী? গুচ্ছ এ একই পয়েন্ট না?

26 clustering  mean 

আমি ডকুমেন্ট ক্লাস্টারিংয়ে ব্যবহৃত বিভিন্ন কৌশলগুলি তদন্ত করছি এবং আমি পিসিএ (মূল উপাদান বিশ্লেষণ) এবং এলএসএ (সুপ্ত শব্দার্থ বিশ্লেষণ) সম্পর্কিত কিছু সন্দেহ মুছে ফেলতে চাই। প্রথম জিনিস - তাদের মধ্যে পার্থক্য কি? আমি জানি যে পিসিএতে, এসভিডি পচনটি টার্ম-কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সে প্রয়োগ করা হয়, যখন এলএসএতে এটি টার্ম-ডকুমেন্ট ম্যাট্রিক্স হয়। আর …

25 clustering  pca  data-mining  svd  lsa 

আমি আর কিমিএল প্যাকেজটি ব্যবহার করে অনুদায়ী তথ্য ক্লাস্টার করার চেষ্টা করে একটি ডেটা বিশ্লেষণ করেছি । আমার ডেটাতে প্রায় 400 টি পৃথক ট্র্যাজেক্টোরি রয়েছে (যেমন এটি কাগজে বলা হয়)। আপনি নিম্নলিখিত ছবিতে আমার ফলাফল দেখতে পারেন: সংশ্লিষ্ট কাগজে ২.২ অধ্যায় "ক্লাস্টারগুলির একটি অনুকূল সংখ্যা নির্বাচন করা" পড়ার পরে আমি …

25 r  clustering  panel-data