Data Science clustering

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Identifizieren von "Clustern" oder "Gruppen" in einer Matrix

Ich habe eine Matrix, die mit diskreten Elementen gefüllt ist, und ich muss sie (mit R) in intakte Gruppen gruppieren. Nehmen Sie zum Beispiel diese Matrix: [A B B C A] [A A B A A] [A B B C C] [A A A A A] Es würde zwei separate …

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Tasche mit visuellen Wörtern

Was ich versuche zu tun: Ich versuche, einige Bilder mithilfe lokaler und globaler Funktionen zu klassifizieren. Was ich bisher gemacht habe: Ich habe für jedes Bild Siebdeskriptoren extrahiert und verwende diese als Eingabe für k-means, um mein Vokabular aus allen Merkmalen jedes Bildes zu erstellen. Von hier aus erstelle ich …

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Wie kann man Cluster schön plotten?

Ich habe einen großen Textdatensatz geclustert. Jeder Cluster wird durch einen Schwerpunkt der dazugehörigen vektorisierten Texte, die Anzahl der Texte, das Erstellungsdatum und andere Parameter dargestellt. Ich kann die Cluster nicht in einem n-dimensionalen Raum darstellen. Welche Möglichkeiten habe ich?

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Clustering-Algorithmen für hochdimensionale binäre Daten mit geringer Dichte

Ich habe einen Datensatz mit 10.000 Genen wie unten person gene1 gene2 ... gene10000 ethnic 1 0 1 1 asian 2 1 0 1 European Jede Zeile bedeutet, ob eine Person ein Gen in ihrer DNA hat oder nicht. Wir versuchen, verschiedene ethnische Gruppen anhand der obigen Daten zu klassifizieren. …

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Algorithmen zum Aggregieren doppelter Identitäten basierend auf nicht numerischen Daten?

Ich habe einen großen Datensatz (2 Millionen Einträge) von Personen, aber viele Personen haben mehrere Einträge in der Datenbank mit leicht (oder signifikant) unterschiedlichen identifizierenden Informationen. Zum Beispiel kann ich J. Doe und John Doe haben, oder ich kann John Doe mit einer zugehörigen E-Mail-Adresse und John Doe ohne eine …

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Warum verwenden wir einen Gaußschen Kernel als Ähnlichkeitsmetrik?

Warum wird beim graphbasierten Clustering der Gaußsche Kernel anstelle des Abstands zwischen zwei Punkten als Ähnlichkeitsmetrik bevorzugt?

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Welche Methoden zur Entfernungsberechnung gibt es beim Clustering? wann sollten wir jeden von ihnen verwenden?

Welche Methoden zur Entfernungsberechnung gibt es beim Clustering? wie Manhattan, Euklidisch usw.? Außerdem weiß ich nicht, wann ich sie verwenden soll. Ich benutze immer euklidische Distanz.

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Wie extrahiere ich Funktionen und klassifiziere Warn-E-Mails, die von Überwachungstools stammen, in die richtige Kategorie?

Mein Unternehmen bietet vielen seiner Kunden Managed Services an. Unsere Kunden verwenden normalerweise die folgenden Überwachungstools, um ihre Server / Webanwendungen zu überwachen: OpsView Nagios Pingdom Benutzerdefinierte Shell-Skripte Immer wenn ein Problem gefunden wird, geht eine Benachrichtigungsmail an unser Ops-Team, damit es das Problem beheben kann. Da wir Tausende von …

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Als «clustering» getaggte Fragen