প্রশ্ন ট্যাগ «clustering»

আমি Rহায়ারার্কিকাল ডেরিচলেট প্রক্রিয়া (এইচডিপি) (সাম্প্রতিক এবং জনপ্রিয় ননপ্যারমেট্রিক বায়েশিয়ান পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি) ব্যবহার করে ক্লাস্টারিং ডেটা সম্পর্কে একটি ভাল টিউটোরিয়াল খুঁজছি । নেই DPpackage(এই প্রোগ্রামটিতে, সবচেয়ে সমস্ত উপলব্ধ বেশী ব্যাপক) এ Rnonparametric Bayesian বিশ্লেষণের জন্য। তবে আমি R Newsএইচডিপি কোড করার জন্য প্যাকেজ রেফারেন্স ম্যানুয়ালটিতে বা প্যাকেজ রেফারেন্সে সরবরাহিত …

17 r  bayesian  clustering  nonparametric 

আমি দেখেছি এই পাইথন বাস্তবায়ন এর Jenks স্বাভাবিক বিরতি অ্যালগরিদম এবং আমি এটা আমার উইন্ডোজ 7 মেশিনে রান করতে পারে। এটি বেশ দ্রুত এবং এটি আমার জিওডাটার আকার বিবেচনা করে কিছু সময়ের মধ্যে বিরতিগুলি খুঁজে পেয়েছে। আমার ডেটা জন্য এই ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করার আগে, আমি sklearn.clustering.KMeans (এখানে) অ্যালগরিদম ব্যবহার …

17 python  clustering  optimization 

আমার কাছে 16 টি ভেরিয়েবলের সাথে একটি ডেটা সেট রয়েছে এবং কামেন দ্বারা ক্লাস্টার করার পরে, আমি দুটি গ্রুপ প্লট করতে চাই। দুটি প্লাস্টারটি দৃশ্যত উপস্থাপন করার জন্য আপনি কোন প্লটকে পরামর্শ দিচ্ছেন?

17 data-visualization  clustering  k-means 

আমি পড়েছি যে কে-মানে অ্যালগরিদম কেবল স্থানীয় সর্বনিম্নে রূপান্তর করে বিশ্বব্যাপী সর্বনিম্নে নয়। কেন? আমি যৌক্তিকভাবে ভাবতে পারি যে কীভাবে সূচনাটি চূড়ান্ত ক্লাস্টারিংয়ের উপর প্রভাব ফেলতে পারে এবং উপ-সর্বোত্তম ক্লাস্টারিংয়ের সম্ভাবনা রয়েছে, তবে আমি এমন কিছু পাইনি যা গাণিতিকভাবে এটি প্রমাণ করবে। এছাড়াও, কেন-কেন একটি পুনরাবৃত্তি প্রক্রিয়া? আমরা কেবল সেন্ট্রয়েডগুলিতে …

17 clustering  k-means  convergence  gradient-descent  minimum 

এমন কোন "নন-প্যারামেট্রিক" ক্লাস্টারিং পদ্ধতি রয়েছে যার জন্য আমাদের ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্দিষ্ট করার দরকার নেই? এবং অন্যান্য পরামিতিগুলি যেমন ক্লাস্টারে প্রতি পয়েন্টের সংখ্যা ইত্যাদি

17 clustering 

"ওয়ার্ড.ডি" অপশন দ্বারা ব্যবহৃত এক (আর সংস্করণে <ওয়ার্ড অপশন "ওয়ার্ডের সমতুল্য <= 3.0.3) ওয়ার্ডের (1963) ক্লাস্টারিং মাপদণ্ড প্রয়োগ করে না, অপশন" ওয়ার্ড.ডি 2 "সেই মানদণ্ডকে কার্যকর করে ( মুরতাঘ এবং লেজেন্ডারে 2014)। ( http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/hclust.html ) দৃশ্যত ওয়ার্ড.ডি ওয়ার্ডের মাপদণ্ড সঠিকভাবে প্রয়োগ করে না implement তবুও মনে হচ্ছে এটি উত্পাদন করে …

16 r  clustering  ward 

আমার একটি ডেটাসেট রয়েছে, আমি কেবলমাত্র একটি ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে সেই ডেটাতে ক্লাস্টার তৈরি করতে চাই (কোনও অনুপস্থিত মান নেই)। আমি সেই ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে 3 টি ক্লাস্টার তৈরি করতে চাই। কোন ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম, কে-মানে, ইএম, ডিবিএসসিএন ইত্যাদি ব্যবহার করতে হবে? আমার মূল প্রশ্নটি হল, কোন পরিস্থিতিতে আমি …

16 clustering 

আমি নথি-স্তরের ক্লাস্টারিংয়ের চেষ্টা করছি। আমি টার্ম-ডকুমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি ম্যাট্রিক্সটি তৈরি করেছি এবং আমি কে-মাধ্যম ব্যবহার করে এই উচ্চ মাত্রিক ভেক্টরগুলিকে ক্লাস্টার করার চেষ্টা করছি। সরাসরি ক্লাস্টারিংয়ের পরিবর্তে, আমি যা করেছি তা হ'ল প্রথমে ইউ, এস, ভিটি ম্যাট্রিকেসগুলি অর্জনের জন্য এলএসএ'র (প্রচ্ছন্ন সিমেটিক বিশ্লেষণ) একক ভেক্টর পচন প্রয়োগ করতে হবে এবং …

16 clustering  pca  dimensionality-reduction  text-mining  svd 

প্রাথমিক প্রশ্নের জন্য ক্ষমা, আমি বিশ্লেষণের এই ফর্মটিতে নতুন এবং এখন পর্যন্ত নীতিগুলির একটি খুব সীমিত ধারণা পেয়েছি। আমি কেবল ভাবছিলাম যে মাল্টিভারিয়েট / ইউনিভারিটি পরীক্ষার জন্য প্যারামেট্রিক অনুমানগুলি ক্লাস্টার বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োগ করে? ক্লাস্টার বিশ্লেষণ সম্পর্কিত যে তথ্যগুলির উত্স আমি পড়েছি তার অনেকগুলিই অনুমানগুলি নির্দিষ্ট করতে ব্যর্থ। আমি পর্যবেক্ষণের …

16 clustering  assumptions 

গুচ্ছ বিশ্লেষণে আমরা কীভাবে বিশুদ্ধতা গণনা করব? সমীকরণ কি? আমার জন্য এটি করার জন্য আমি কোনও কোড খুঁজছি না। আসুন ক্লাস্টার কে, এবং সি জে ক্লাস জে থাকুক।ωkωk\omega_kcjcjc_j তাহলে কি বিশুদ্ধতা কার্যত নির্ভুল হয়? দেখে মনে হচ্ছে নমুনা আকারের তুলনায় ক্লাস্টারে সত্যিকার অর্থে শ্রেণিবদ্ধ শ্রেণির পরিমাণের যোগফল দেওয়া হচ্ছে। সমীকরণ …

16 clustering 

আমি একটি স্থির প্রভাব (শর্ত) এবং দুটি এলোমেলো প্রভাব (বিষয় নকশা এবং জুটির মধ্যে অংশগ্রহণকারী) সহ একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল ব্যবহার করে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। মডেল দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল lme4প্যাকেজ: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp)। এরপরে, আমি স্থির প্রভাব (শর্ত) ছাড়াই মডেলটির বিপরীতে এই মডেলের সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করেছি এবং একটি …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

আমি একটি পাঠ্য ক্লাস্টারিং সমস্যা নিয়ে কাজ করছি। তথ্যটিতে কয়েকটি বাক্য রয়েছে। একটি ভাল অ্যালগরিদম যা সংক্ষিপ্ত পাঠ্যে উচ্চ নির্ভুলতায় পৌঁছেছে? আপনি ভাল রেফারেন্স প্রদান করতে পারেন? কেমিনস, বর্ণালী ক্লাস্টারিংয়ের মতো অ্যালগরিদম এই সমস্যার জন্য ভাল কাজ করে না।

15 machine-learning  clustering  text-mining 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

আমি বিভিন্ন কাজের জন্য কিছু নিউরাল নেটওয়ার্ক (এমএলপি (সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত), এলম্যান (পুনরাবৃত্ত) তৈরি করেছি, যেমন পং খেলা, হাতের লেখার অঙ্কগুলি এবং স্টাফ শ্রেণিবদ্ধকরণ ... অতিরিক্ত হিসাবে আমি কয়েকটি প্রথম কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তৈরি করার চেষ্টা করেছি, যেমন বহু-অঙ্কিত হস্তাক্ষর নোটগুলি শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য, তবে বিশ্লেষণ এবং ক্লাস্টার পাঠ্যগুলিতে আমি সম্পূর্ণ …

15 clustering  neural-networks  feature-selection  text-mining  self-organizing-maps 

আমার দুটি ভেরিয়েবল রয়েছে - এক্স এবং ওয়াই এবং আমার ক্লাস্টার সর্বাধিক (এবং অনুকূল) করা প্রয়োজন = 5 Let's আসুন ভেরিয়েবলগুলির আদর্শ প্লটটি নিম্নলিখিতগুলির মতো: আমি এটির 5 টি ক্লাস্টার তৈরি করতে চাই। এটার মতো কিছু: সুতরাং আমি এই 5 টি ক্লাস্টার সঙ্গে মিশ্রণ মডেল মনে করি। প্রতিটি ক্লাস্টারের চারপাশে …

15 r  clustering  gaussian-mixture