প্রশ্ন ট্যাগ «clustering»

আমার কাছে কিছু ডেটা পয়েন্ট রয়েছে, যার মধ্যে প্রত্যেকে 5 টি ভেক্টর সমন্বিত পৃথক পৃথক ফলাফল রয়েছে, প্রতিটি ভেক্টরের ফলাফল আলাদা বিতরণ দ্বারা উত্পন্ন হয়েছে (নির্দিষ্ট ধরণের যেটি সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই, আমার সর্বোত্তম অনুমান ওয়েইবুল, আকৃতির প্যারামিটারটি ক্ষমতার বাহকের কাছাকাছি কোথাও পরিবর্তিত হয়) আইন (1 থেকে 0, মোটামুটি)) আমি …

13 distributions  clustering  feature-selection  kolmogorov-smirnov  k-means 

আমার ডেটাসেটে samples৩ টি নমুনা সহ আমার কাছে 17 টি সংখ্যা এবং 5 বাইনারি (0-1) ভেরিয়েবল রয়েছে। আমার একটি ক্লাস্টার বিশ্লেষণ চালানো দরকার। আমি জানি যে মিশ্রিত ভেরিয়েবলগুলি সহ ডেটাসেটগুলির জন্য গওয়ার দূরত্ব একটি ভাল মেট্রিক। যাইহোক, আমি বুঝতে পারছিলাম না কীভাবে গওয়ার দূরত্ব বাইনারি ভেরিয়েবলের মধ্যে পার্থক্য গণনা করে …

13 clustering  distance  mixed-type-data 

বাহমান বাহমানি এট আল। প্রবর্তিত কে-ই অর্থ ||, যা কে-মানে ++ এর একটি দ্রুত সংস্করণ। এই অ্যালগরিদমটি তাদের কাগজের বহমানী, বি, মোসলেি, বি।, ভাত্তানী, এ।, কুমার, আর, এবং ভ্যাসিলভিটস্কি, এস (2012) থেকে নেওয়া হয়েছে। স্কেলেবল কে-মানে ++। ভিএলডিবি এন্ডোমেন্টের কার্যক্রম , 5 (7), 622-633। দুর্ভাগ্যক্রমে আমি এই অভিনব গ্রীক অক্ষরগুলি …

12 clustering  k-means 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 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 

বর্তমানে, আমি একটি পাঠ্য নথি ডেটাসেট বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করছি যার কোনও গ্রাউন্ড সত্য নেই। আমাকে বলা হয়েছিল যে আপনি বিভিন্ন ক্লাস্টারিং পদ্ধতির তুলনা করতে কে-ফোল্ড ক্রস বৈধতা ব্যবহার করতে পারেন। তবে অতীতে আমি যে উদাহরণগুলি দেখেছি সেগুলি স্থল সত্যকে ব্যবহার করে। আমার ফলাফলগুলি যাচাই করার জন্য এই ডেটাসেটে কে-ফোল্ড …

12 machine-learning  clustering  cross-validation  unsupervised-learning 

গুচ্ছ বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে আমাকে ভেরিয়েবলের সংখ্যা হ্রাস করতে হবে। আমার ভেরিয়েবলগুলি দৃ corre়ভাবে সম্পর্কিত, তাই আমি একটি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ পিসিএ (মূল উপাদান বিশ্লেষণ) করার চিন্তা করলাম । তবে, আমি যদি ফলাফল প্রাপ্ত স্কোরগুলি ব্যবহার করি তবে আমার ক্লাস্টারগুলি বেশ সঠিক নয় (সাহিত্যের পূর্ববর্তী শ্রেণিবিন্যাসের তুলনায়)। প্রশ্ন: প্রতিটি উপাদান / …

12 clustering  pca  feature-selection  factor-analysis 

আমার কাছে সমুদ্র পৃষ্ঠের তাপমাত্রা (এসএসটি) মাসিক ডেটার একটি সেট রয়েছে এবং আমি অনুরূপ এসএসটি নিদর্শনগুলির সাথে অঞ্চলগুলি সনাক্ত করতে কিছু ক্লাস্টার পদ্ধতি প্রয়োগ করতে চাই। আমার কাছে 1985 থেকে 2009 অবধি চলমান মাসিক ডেটা ফাইলগুলির একটি সেট রয়েছে এবং প্রথম পদক্ষেপ হিসাবে প্রতি মাসে ক্লাস্টারিং প্রয়োগ করতে চাই। প্রতিটি …

12 r  clustering  spatial 

আমি পাঠ্যের একটি ছোট (200M) কর্পাসে কাজ করছি, যা আমি কিছু ক্লাস্টার বিশ্লেষণের সাথে অন্বেষণ করতে চাই। আপনি এই বিষয়ে কোন বই বা নিবন্ধগুলি সুপারিশ করবেন?

12 machine-learning  references  clustering 

আমি ফিশারদের সঠিক পরীক্ষাটি আরও ভালভাবে বুঝতে চেয়েছিলাম, তাই আমি নীচের খেলনাটির উদাহরণটি প্রস্তুত করেছি, যেখানে f এবং m পুরুষ এবং মহিলা এর সাথে মিলে যায় এবং n এবং y এর সাথে "সোডা সেবন" এর সাথে মিলে যায়: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 স্পষ্টতই, এটি …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

আমি kmeansঅ্যান্ডারসনের আইরিস ডেটাসেটে কে-মানে অ্যালগরিদম সম্পাদনের জন্য আর এর নির্দেশনাটি ব্যবহার করছিলাম । আমি পেয়েছি এমন কিছু পরামিতি সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। ফলাফলগুলি হ'ল: Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 এই ক্ষেত্রে, "ক্লাস্টার মানে" এর অর্থ কী? এটি গুচ্ছের মধ্যে থাকা সমস্ত বস্তুর …

12 r  machine-learning  clustering  interpretation  k-means 

আমি একটি ছোট ডেটা সেট ক্লাস্টার করতে দেখছি (4 ইন্টারভাল ভেরিয়েবলের 64 টি পর্যবেক্ষণ এবং একটি একক তিন-গুণক শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবল)। এখন, আমি ক্লাস্টার বিশ্লেষণে বেশ নতুন, তবে আমি জানি যে দিনগুলি থেকে ক্রমবর্ধমান ক্লাস্টারিং বা কে-মানে একমাত্র উপলভ্য বিকল্প ছিল since বিশেষত, দেখে মনে হয় যে মডেল ভিত্তিক ক্লাস্টারিংয়ের নতুন …

12 clustering  model-based-clustering  mixed-type-data 

আমি শপিং কার্ট বিশ্লেষণ করছি যে আমার ডেটাসেটটি লেনদেনের ভেক্টরগুলির সেট, পণ্যগুলি কেনা হচ্ছে with লেনদেনগুলিতে কে-মাইন প্রয়োগ করার সময়, আমি সর্বদা কিছু ফলাফল পাব । একটি এলোমেলো ম্যাট্রিক্স সম্ভবত কিছু গুচ্ছ প্রদর্শন করবে। আমার যে ক্লাস্টারিংটি পাওয়া যায় তা কোনও তাৎপর্যপূর্ণ কিনা, বা এটি খুব ভালভাবে কাকতালীয় হতে পারে …

12 clustering  statistical-significance  binary-data 

আমি আমার ক্লাস্টার বিশ্লেষণে ভেরিয়েবলগুলিকে বিভিন্ন ওজন নির্ধারণ করতে চাই, তবে আমার প্রোগ্রাম (স্টাটা) এর পক্ষে এর কোনও বিকল্প নেই বলে মনে হচ্ছে, তাই আমার নিজের হাতে এটি করা দরকার। 4, ভেরিয়েবল এ, বি, সি, ডি কল্পনা করুন those ভেরিয়েবলের ওজন হওয়া উচিত w(A)=50% w(B)=25% w(C)=10% w(D)=15% আমি ভাবছি যে …

12 clustering  stata 

আমি কয়েকটি ক্লাস্টারিং কৌশল নিয়ে কাজ করছি, যেখানে ডি-ডাইমেনশন ভেক্টরগুলির প্রদত্ত ক্লাস্টারের জন্য আমি একটি মাল্টিভারিয়েট স্বাভাবিক বিতরণ অনুমান করি এবং নমুনা ডি-ডাইমেনশনাল গড় ভেক্টর এবং নমুনা কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স গণনা করি। তারপরে যখন সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করা হচ্ছে যে কোনও নতুন, অদৃশ্য, ডি-ডাইমেনশনাল ভেক্টর এই ক্লাস্টারের অন্তর্ভুক্ত তবে আমি এই …

12 clustering  multivariate-analysis  covariance  covariance-matrix  matrix-inverse 

আমি বিশ্বাস করি যে এই প্রশ্নের শিরোনামটি সব বলে।

12 clustering  k-means  high-dimensional