প্রশ্ন ট্যাগ «clustering»

প্রশ্ন: আমার কাছে পরীক্ষার প্রশ্নে বাইনারি ডেটা রয়েছে (সঠিক / ভুল) কিছু ব্যক্তির প্রশ্নগুলির একটি উপসেট এবং তাদের সঠিক উত্তরগুলির পূর্বে অ্যাক্সেস থাকতে পারে। আমি জানি না কে, কত, বা কোনটি। যদি কোন প্রতারণার ছিল, মনে হয় আমি আইটেমের জন্য একটি সঠিক প্রতিক্রিয়া সম্ভাবনা মডেল হবে যেমন , যেখানে প্রশ্ন …

25 r  clustering  classification  psychometrics 

আমি কিছু পয়েন্ট আছে মধ্যে , আর আমি যাতে পয়েন্ট ক্লাস্টারের করতে চাই:X={x1,...,xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p প্রতিটি ক্লাস্টারে এর সমান সংখ্যক উপাদান থাকে । (অনুমান ক্লাস্টার ভাগ সংখ্যা ।)XXXnnn প্রতিটি ক্লাস্টার মেনসের ক্লাস্টারগুলির মতো কিছুটা অর্থে "স্থানিকভাবে সমন্বিত" হয় ।kkk এগুলির মধ্যে একটি বা অন্যটিকে সন্তুষ্ট করে এমন অনেকগুলি ক্লাস্টারিং পদ্ধতি সম্পর্কে ভাবতে …

25 machine-learning  clustering  k-means  unsupervised-learning 

আমার কাছে বিভিন্ন নোডের মধ্যে ডেটা স্থানান্তরের একটি ডাটাবেস টেবিল রয়েছে। এটি একটি বিশাল ডাটাবেস (প্রায় ৪০ মিলিয়ন ট্রান্সফার সহ)। বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি হ'ল বাইট (এনবিটস) স্থানান্তর সংখ্যা যা 0 বাইট থেকে 2 টি টেরা বাইট পর্যন্ত হয়। আমি এনবিটিসকে যেমন ক্লাস্টার দিতে চাই যে কে ক্লাস্টার দিয়েছে কিছু এক্স …

24 clustering  k-means 

মাত্রিকতা হ্রাসের জন্য স্নে অ্যালগরিদম সম্পর্কে আমি অনেক পড়ছি । আমি এমএনআইএসটির মতো "ক্লাসিক" ডেটাসেটের পারফরম্যান্সে খুব মুগ্ধ হয়েছি যেখানে এটি সংখ্যার স্পষ্ট বিভাজন অর্জন করে ( মূল নিবন্ধটি দেখুন ):টিটিt আমি এটি প্রশিক্ষণ নিচ্ছিলাম এমন একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা শিখে নেওয়া বৈশিষ্ট্যগুলি ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্যও এটি ব্যবহার করেছি এবং …

23 clustering  data-visualization  dimensionality-reduction  high-dimensional  tsne 

প্রশ্নাবলী: আমার একটি বড় পারস্পরিক সম্পর্কের ম্যাট্রিক্স রয়েছে। পৃথক পারস্পরিক সম্পর্ককে ক্লাস্টারিংয়ের পরিবর্তে, আমি একে অপরের সাথে তাদের সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে ক্লাস্টার ভেরিয়েবলগুলি করতে চাই, যেমন ভেরিয়েবল এ এবং ভেরিয়েবল বি এর সাথে ভেরিয়েবল সি থেকে জেড এর অনুরূপ সম্পর্ক থাকে তবে A এবং B একই ক্লাস্টারের অংশ হওয়া …

23 correlation  clustering  correlation-matrix 

আমি আমার ডেটা হায়ারার্কিকভাবে ক্লাস্টার করতে চাই, তবে ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব ব্যবহার না করে, আমি পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যবহার করতে চাই। এছাড়াও, যেহেতু আমার গবেষণায় -1 এবং 1 উভয় "সহ-নিয়ন্ত্রণ" নির্দেশ করে সহ-সম্পর্কিত সহগের সীমা -1 থেকে 1, সুতরাং আমি -1 এবং 1 উভয়কে ডি = 0 হিসাবে গণ্য করছি। সুতরাং আমার …

22 correlation  clustering  distance  hierarchical-clustering 

দ্বিতীয় প্রশ্নটি হ'ল আমি ওয়েবে কোথাও একটি আলোচনায় "তদারকি করা ক্লাস্টারিং" সম্পর্কে কথা বলার মধ্যে পেয়েছি, যতদূর আমি জানি, ক্লাস্টারিং নিরীক্ষণযোগ্য, সুতরাং "তদারকি ক্লাস্টারিং" এর পিছনে ঠিক কী অর্থ? "শ্রেণিবিন্যাস" এর ক্ষেত্রে পার্থক্য কী? সে সম্পর্কে অনেক লিঙ্ক রয়েছে: http://www.cs.uh.edu/docs/cosc/technical-reports/2005/05_10.pdf http://books.nips.cc/papers/files/nips23/NIPS2010_0427.pdf http://engr.case.edu/ray_soumya/mlrg/supervised_clustering_finley_joachims_icml05.pdf http://www.public.asu.edu/~kvanlehn/Stringent/PDF/05CICL_UP_DB_PWJ_KVL.pdf http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/366.pdf http://www.cs.cornell.edu/~tomf/publications/supervised_kmeans-08.pdf http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume6/daume05a/daume05a.pdf ইত্যাদি ...

22 clustering  classification  unsupervised-learning  statistical-learning 

আমার কাছে আধা-ছোট ম্যাট্রিক্সের বাইনারি বৈশিষ্ট্যগুলির মাত্রা 250 কে x 100 রয়েছে Each user 1 2 3 4 5 ... ------------------------- A 1 0 1 0 1 B 0 1 0 1 0 C 1 0 0 1 0 আমি ব্যবহারকারীদের 5-10 ক্লাস্টারে ফিট করতে এবং লোডিংগুলি বিশ্লেষণ করে দেখতে …

22 r  clustering  binary-data 

আমি আমার থাকা বস্তুগুলিতে কে-মানে ক্লাস্টারিং করতে চাই, তবে বস্তুগুলিকে স্থানের বিন্দু হিসাবে বর্ণনা করা হয় না, যেমন objects x featuresডেটাসেট দ্বারা । যাইহোক, আমি যে কোনও দুটি বস্তুর মধ্যে দূরত্ব গণনা করতে সক্ষম (এটি একটি মিলের ফাংশনের উপর ভিত্তি করে)। সুতরাং, আমি দূরত্বের ম্যাট্রিক্স নিষ্পত্তি করি objects x objects। …

22 machine-learning  clustering  data-mining  k-means  distance 

গুচ্ছ বিশ্লেষণ সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন আছে। 3000 টি সংস্থা রয়েছে, তাদের 5 বছরেরও বেশি সময় ধরে বিদ্যুৎ ব্যবহার অনুযায়ী ক্লাস্টার করতে হয়। প্রতিটি কোম্পানির 5 বছরের মধ্যে প্রতি ঘন্টা জন্য মান আছে। আমি জানতে চাই যে কিছু সময়সীমার মধ্যে কিছু সংস্থার ব্যবহার ক্ষমতাতে একই প্যাটার্ন রয়েছে কিনা। ফলাফলগুলি বিদ্যুতের …

22 time-series  clustering  spss 

আমি ভাবছিলাম যে ক্লাস্টারিংয়ের তুলনা করার জন্য তথ্যের ভেরিয়েশন এবং র‌্যান্ড সূচকগুলির মধ্যে পার্থক্যের পিছনে কারও কোনও অন্তর্দৃষ্টি বা অন্তর্দৃষ্টি আছে কিনা । আমি ম্যারিনা মেলিয়া (তুলনামূলক ক্লাস্টারিংস - একটি তথ্য ভিত্তিক দূরত্ব) পত্রিকাটি পড়েছি (মাল্টিভায়েট অ্যানালাইসিসের জার্নাল, 2007), তবে, সংজ্ঞাগুলির মধ্যে পার্থক্যটি লক্ষ্য করা ছাড়া, আমি বুঝতে পারি না …

21 machine-learning  clustering  metric 

বেশিরভাগ ধ্রুপদী ক্লাস্টারিং এবং মাত্রিকতা হ্রাস অ্যালগরিদম (হায়ারারিকিকাল ক্লাস্টারিং, মূল উপাদান বিশ্লেষণ, কে-মানে, স্ব-সংগঠিত মানচিত্র ...) বিশেষত সংখ্যাসূচক তথ্যগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং তাদের ইনপুট ডেটা ইউক্যালিডিয়ান স্পেসে পয়েন্ট হিসাবে দেখা হয়। এটি অবশ্যই একটি সমস্যা, যেমনটি অনেক বাস্তব-জগতের প্রশ্নগুলিতে ডেটা যুক্ত থাকে যা মিশ্রিত হয়: উদাহরণস্বরূপ যদি আমরা …

21 clustering  dimensionality-reduction  distance  self-organizing-maps  mixed-type-data 

আমি GM GM এর জন্য ইএম অ্যালগরিদমের উপর বিশপ পড়ছি এবং জিএমএম এবং কে-অর্থের মধ্যে সম্পর্কের। এই বইতে এটি বলেছে যে কে-মানে জিএমএম এর একটি হার্ড অ্যাসাইন সংস্করণ। আমি ভাবছি কি এর দ্বারা বোঝা যায় যে আমি যে ডেটা ক্লাস্টার করার চেষ্টা করছি তা যদি গাউসিয়ান না হয় তবে আমি …

21 clustering  data-mining  k-means  gaussian-mixture 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

আমার একটি ডেটাসেটে 5 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে: এ, বি, সি, ডি, ই They এগুলি সমস্ত সংখ্যার মান। ঘনত্ব ভিত্তিক ক্লাস্টারিংয়ের পরিবর্তে, আমি যা করতে চাই তা হ'ল সিদ্ধান্ত-গাছের মতো পদ্ধতিতে ডেটা ক্লাস্টার করা। পদ্ধতির অর্থ আমি এইরকম: বৈশিষ্ট্য সি এর উপর ভিত্তি করে অ্যালগরিদমটি ডেটা এক্স প্রাথমিক ক্লাস্টারে বিভক্ত করতে …

20 r  machine-learning  clustering  cart