Als «clustering» getaggte Fragen

Clusteranalyse oder Clustering ist die Aufgabe, eine Gruppe von Objekten so zu gruppieren, dass Objekte in derselben Gruppe (als Cluster bezeichnet) einander (in gewissem Sinne) ähnlicher sind als Objekte in anderen Gruppen (Cluster). . Es ist eine Hauptaufgabe des explorativen Data Mining und eine gängige Technik zur statistischen Datenanalyse, die in vielen Bereichen eingesetzt wird, einschließlich maschinellem Lernen, Mustererkennung, Bildanalyse, Informationsabruf usw.

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K-Means Clustering für gemischte numerische und kategoriale Daten
Mein Datensatz enthält eine Reihe numerischer und eine kategoriale Attribute. Sagen Sie NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, wo CategoricalAttrnimmt einen von drei möglichen Werten: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2oder CategoricalAttrValue3. Ich verwende die standardmäßige Implementierung des k-means-Clustering-Algorithmus für Octave https://blog.west.uni-koblenz.de/2012-07-14/a-working-k-means-code-for-octave/ . Es funktioniert nur mit numerischen Daten. Also meine Frage: Ist es richtig, …
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Clustering von Geostandortkoordinaten (Lat, lange Paare)
Was ist der richtige Ansatz und Clustering-Algorithmus für das Geolocation-Clustering? Ich verwende den folgenden Code, um Geolocation-Koordinaten zu clustern: 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) …
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Warum ist xgboost so viel schneller als sklearn GradientBoostingClassifier?
Ich versuche, ein Steigungsverstärkungsmodell mit über 50.000 Beispielen und 100 numerischen Merkmalen zu trainieren. XGBClassifierBewältigt 500 Bäume innerhalb von 43 Sekunden auf meiner Maschine, während GradientBoostingClassifiernur 10 Bäume (!) in 1 Minute und 2 Sekunden bearbeitet werden :( Ich habe nicht versucht, 500 Bäume zu züchten, da dies Stunden dauern …
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K bedeutet inkohärentes Verhalten bei Auswahl von K mit Ellbogenmethode, BIC, Varianzerklärung und Silhouette
Ich versuche, einige Vektoren mit 90 Merkmalen mit K-Mitteln zu gruppieren. Da dieser Algorithmus mich nach der Anzahl der Cluster fragt, möchte ich meine Wahl mit einer guten Mathematik bestätigen. Ich erwarte 8 bis 10 Cluster. Die Funktionen sind Z-Score-skaliert. Ellbogenmethode und Varianz erklärt from scipy.spatial.distance import cdist, pdist from …
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Berechnung der KL-Divergenz in Python
Ich bin ziemlich neu in diesem Bereich und kann nicht sagen, dass ich die theoretischen Konzepte dahinter vollständig verstanden habe. Ich versuche, die KL-Divergenz zwischen mehreren Punktelisten in Python zu berechnen. Ich benutze http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html , um dies zu versuchen. Das Problem, auf das ich stoße, ist, dass der zurückgegebene Wert …
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Word2Vec vs.
Ich kam vor kurzem in den Bedingungen Word2Vec , Sentence2Vec und Doc2Vec und Art verwirrt wie ich bin neu in Vektor - Semantik. Kann jemand bitte die Unterschiede in diesen Methoden in einfachen Worten erläutern. Was sind die am besten geeigneten Aufgaben für jede Methode?
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Bester praktischer Algorithmus für Satzähnlichkeit
Ich habe zwei Sätze, S1 und S2, die beide (normalerweise) eine Wortanzahl unter 15 haben. Was sind die praktischsten und erfolgreichsten (maschinelles Lernen) Algorithmen, die möglicherweise einfach zu implementieren sind (neuronales Netzwerk ist in Ordnung, es sei denn, die Architektur ist so kompliziert wie Google Inception usw.). Ich suche einen …
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Algorithmen für das Textclustering
Ich habe ein Problem damit, eine große Menge von Sätzen nach ihrer Bedeutung in Gruppen zusammenzufassen. Dies ähnelt einem Problem, wenn Sie viele Sätze haben und diese nach ihrer Bedeutung gruppieren möchten. Welche Algorithmen werden dazu vorgeschlagen? Ich kenne die Anzahl der Cluster im Voraus nicht (und da weitere Daten …
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Vergrößere die seaborn Heatmap
Ich erstelle einen corr()DF aus einem Original-DF. Die corr()df herauskommen 70 X 70 , und es ist unmöglich , die Heatmap sichtbar zu machen ... sns.heatmap(df). Wenn ich versuche, das anzuzeigen corr = df.corr(), passt die Tabelle nicht auf den Bildschirm und ich kann alle Zusammenhänge sehen. Ist es eine …
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K-Means vs. Online K-Means
K-means ist ein bekannter Algorithmus zum Clustering, aber es gibt auch eine Online-Variante eines solchen Algorithmus (online K-means). Was sind die Vor- und Nachteile dieser Ansätze und wann sollte jeder bevorzugt werden?
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