Pertanyaan yang diberi tag ?k-means?

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 

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
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?

2
K-means cepat seperti algoritma untuk 10 ^ 10 poin?
Saya mencari untuk melakukan k-means pengelompokan pada set poin 10-dimensi. Tangkapan: ada 10 ^ 10 poin . Saya hanya mencari pusat dan ukuran cluster terbesar (misalkan 10 hingga 100 cluster); Saya tidak peduli tentang tujuan dari setiap titik. Menggunakan k-means secara spesifik tidak penting; Saya hanya mencari efek yang sama, …

3
Apakah ada model bahasa out-of-the-box yang bagus untuk python?
Saya membuat prototipe aplikasi dan saya membutuhkan model bahasa untuk menghitung kebingungan pada beberapa kalimat yang dihasilkan. Apakah ada model bahasa terlatih dalam python yang bisa saya gunakan? Sesuatu yang sederhana seperti model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

1
Konvergensi dalam metode Hartigan-Wong k-means dan algoritma lainnya
Saya telah mencoba untuk memahami berbagai algoritma pengelompokan k-means terutama yang diterapkan dalam statspaket Rbahasa. Saya mengerti algoritma Lloyd dan algoritma online MacQueen. Cara saya memahaminya adalah sebagai berikut: Algoritma Lloyd: Awalnya pengamatan acak 'k' dipilih yang akan berfungsi sebagai centroid dari kelompok 'k'. Kemudian langkah-langkah berikut terjadi dalam iterasi …
10 r  clustering  k-means 

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|