Pertanyaan yang diberi tag ?clustering?

Analisis atau pengelompokan klaster adalah tugas pengelompokan sekumpulan objek sedemikian rupa sehingga objek dalam kelompok yang sama (disebut klaster) lebih mirip satu sama lain (dalam beberapa hal) daripada satu sama lain dalam kelompok lain (kluster) . Ini adalah tugas utama penambangan data eksplorasi, dan teknik umum untuk analisis data statistik, yang digunakan di banyak bidang, termasuk pembelajaran mesin, pengenalan pola, analisis gambar, pencarian informasi dll.

13
K-Means clustering untuk data numerik dan kategorik campuran
Kumpulan data saya berisi sejumlah atribut numerik dan satu kategori. Katakan NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, di mana CategoricalAttrmengambil salah satu dari tiga kemungkinan nilai: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2atau CategoricalAttrValue3. Saya menggunakan implementasi default algoritma k-means clustering untuk Octave https://blog.west.uni-koblenz.de/2012-07-14/a-working-k-means-code-for-octave/ . Ini bekerja dengan data numerik saja. Jadi pertanyaan saya: apakah benar …

8
Mengelompokkan koordinat lokasi geografis (lat, pasangan panjang)
Apa pendekatan yang tepat dan algoritma pengelompokan untuk pengelompokan geolokasi? Saya menggunakan kode berikut untuk mengelompokkan koordinat geolokasi: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], [lat, long], ... [lat, long] ]) x, y = kmeans2(whiten(coordinates), 3, iter = 20) plt.scatter(coordinates[:,0], …


1
Mengapa xgboost jauh lebih cepat daripada sklearn GradientBoostingClassifier?
Saya mencoba untuk melatih model peningkatan gradien lebih dari 50k contoh dengan 100 fitur numerik. XGBClassifiermenangani 500 pohon dalam waktu 43 detik pada mesin saya, sementara GradientBoostingClassifierhanya menangani 10 pohon (!) dalam 1 menit dan 2 detik :( Saya tidak repot-repot mencoba menumbuhkan 500 pohon karena akan memakan waktu berjam-jam. …
29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

4
Apakah perlu untuk membakukan data Anda sebelum pengelompokan?
Apakah perlu untuk membakukan data Anda sebelum cluster? Dalam contoh dari scikit learntentang DBSCAN, di sini mereka melakukan ini di baris: X = StandardScaler().fit_transform(X) Tapi saya tidak mengerti mengapa itu perlu. Bagaimanapun, pengelompokan tidak mengasumsikan distribusi data tertentu - itu adalah metode pembelajaran yang tidak diawasi sehingga tujuannya adalah untuk …

3
K-berarti perilaku tidak koheren memilih K dengan metode Siku, BIC, varians dijelaskan dan siluet
Saya mencoba mengelompokkan beberapa vektor dengan 90 fitur dengan K-means. Karena algoritma ini menanyakan jumlah cluster, saya ingin memvalidasi pilihan saya dengan beberapa matematika yang bagus. Saya berharap memiliki 8 hingga 10 cluster. Fitur-fiturnya adalah skala Z-skor. Metode dan varians siku dijelaskan from scipy.spatial.distance import cdist, pdist from sklearn.cluster import …

5
Menghitung KL Divergence dengan Python
Saya agak baru dalam hal ini dan tidak bisa mengatakan saya memiliki pemahaman yang lengkap tentang konsep-konsep teoritis di balik ini. Saya mencoba untuk menghitung KL Divergence antara beberapa daftar poin dengan Python. Saya menggunakan http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html untuk mencoba dan melakukan ini. Masalah yang saya hadapi adalah bahwa nilai yang dikembalikan …



5
Algoritma praktis terbaik untuk kesamaan kalimat
Saya memiliki dua kalimat, S1 dan S2, keduanya memiliki jumlah kata (biasanya) di bawah 15. Apa algoritma (pembelajaran mesin) yang praktis dan paling berguna, yang mungkin mudah diimplementasikan (jaringan saraf ok, kecuali arsitekturnya serumit Google Inception, dll.). Saya mencari algoritma yang akan bekerja dengan baik tanpa terlalu banyak waktu. Apakah …


1
Algoritma untuk pengelompokan teks
Saya memiliki masalah mengelompokkan kalimat dalam jumlah besar ke dalam kelompok dengan artinya. Ini mirip dengan masalah ketika Anda memiliki banyak kalimat dan ingin mengelompokkannya berdasarkan artinya. Algoritma apa yang disarankan untuk melakukan ini? Saya tidak tahu jumlah cluster di muka (dan karena semakin banyak data yang datang, cluster juga …

4
Pengelompokan berdasarkan skor kesamaan
Asumsikan bahwa kita memiliki satu set elemen E dan kesamaan ( tidak jarak ) fungsi sim (ei, ej) antara dua elemen ei, ej ∈ E . Bagaimana kita (secara efisien) mengelompokkan elemen-elemen E , menggunakan sim ? k -berarti, misalnya, membutuhkan k yang diberikan , Canopy Clustering membutuhkan dua nilai …

5
membuat peta panas seaborn lebih besar
Saya membuat corr()df dari df asli. The corr()df keluar 70 X 70 dan tidak mungkin untuk memvisualisasikan heatmap tersebut ... sns.heatmap(df). Jika saya mencoba untuk menampilkan corr = df.corr(), tabel tidak cocok dengan layar dan saya bisa melihat semua korelasinya. Apakah ini cara untuk mencetak keseluruhan dfterlepas dari ukurannya atau …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

2
K-means vs. K-means online
K-means adalah algoritma yang terkenal untuk pengelompokan, tetapi ada juga variasi online dari algoritma tersebut (online K-means). Apa pro dan kontra dari pendekatan ini, dan kapan masing-masing harus lebih disukai?

Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.
Judi bola 体育新闻| 8868体育| 8868体育| 体育新闻>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| 8868体育| 8868体育| 8868体育|