Statistiken und Big Data clustering

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Ich habe eine Korrelationsmatrix, die angibt, wie jedes Objekt mit dem anderen Objekt korreliert ist. Daher habe ich für N Elemente bereits eine N * N Korrelationsmatrix. Wie gruppiere ich mit dieser Korrelationsmatrix die N Elemente in M Fächern, damit ich sagen kann, dass sich die Nk Elemente im k-ten …

20 clustering python k-means

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Gibt es eine R-Funktion, die die Cosinus-Unähnlichkeitsmatrix berechnet? [geschlossen]

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen im vergangenen Jahr . Ich möchte eine Heatmap mit Zeilenclustering basierend auf Kosinusabständen erstellen. Ich benutze R und heatmap.2()um …

19 r clustering similarities

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Grund zur Normalisierung in euklidischen Distanzmaßen in hierarchischen Clustern

Offensichtlich müssen bei hierarchischen Clustern, bei denen das Entfernungsmaß die euklidische Entfernung ist, die Daten zuerst normalisiert oder standardisiert werden, um zu verhindern, dass die Kovariate mit der höchsten Varianz die Clusterbildung antreibt. Warum ist das? Ist das nicht wünschenswert?

19 clustering normalization

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Clustering gemischter Datentypen mit R

Verschlossen . Diese Frage und ihre Antworten sind gesperrt, da die Frage nicht zum Thema gehört, aber von historischer Bedeutung ist. Derzeit werden keine neuen Antworten oder Interaktionen akzeptiert. Ich frage mich, ob es möglich ist, innerhalb von R ein Clustering von Daten mit gemischten Datenvariablen durchzuführen. Mit anderen Worten, …

19 r clustering mixed-type-data

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Wie definiere ich die Anzahl der Cluster in K-means Clustering?

Gibt es eine Möglichkeit, die optimale Clusternummer zu ermitteln, oder sollte ich einfach andere Werte ausprobieren und die Fehlerraten überprüfen, um den besten Wert zu ermitteln?

19 clustering unsupervised-learning

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Wie kann man die Nachteile von Hierarchical Clustering verstehen?

Kann jemand die Vor- und Nachteile von Hierarchical Clustering erklären? Hat hierarchisches Clustering die gleichen Nachteile wie K? Was sind die Vorteile von Hierarchical Clustering gegenüber K? Wann sollten wir K-Mittel anstelle von Hierarchical Clustering verwenden und umgekehrt? Antworten auf diesen Beitrag erklären die Nachteile von k sehr gut. Wie …

19 clustering k-means unsupervised-learning hierarchical-clustering

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Kann es bei kategorialen Daten Cluster geben, ohne dass die Variablen in Beziehung stehen?

Beim Versuch, Clusteranalysen zu erklären, wird der Prozess häufig falsch verstanden, da er damit zusammenhängt, ob die Variablen korreliert sind. Ein Weg, um die Leute an dieser Verwirrung vorbei zu bringen, ist eine Handlung wie diese: Dies zeigt deutlich den Unterschied zwischen der Frage, ob es Cluster gibt, und der …

19 clustering categorical-data independence

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Schätzen der wichtigsten Features in einer k-means-Clusterpartition

Gibt es eine Möglichkeit zu bestimmen, welche Merkmale / Variablen des Datensatzes innerhalb einer k-means Cluster-Lösung am wichtigsten / dominantesten sind?

19 machine-learning clustering k-means importance

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Warum deutet die Lückenstatistik für k-means auf einen Cluster hin, obwohl es offensichtlich zwei davon gibt?

Ich verwende K-means, um meine Daten zu gruppieren, und suche nach einer Möglichkeit, eine "optimale" Clusternummer vorzuschlagen. Gap-Statistiken scheinen ein gängiger Weg zu sein, um eine gute Clusternummer zu finden. Aus irgendeinem Grund gibt es 1 als optimale Clusternummer zurück, aber wenn ich mir die Daten anschaue, ist es offensichtlich, …

18 r machine-learning clustering k-means

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Clustering-Algorithmen, die mit spärlichen Datenmatrizen arbeiten [geschlossen]

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 5 Jahren . Ich versuche, eine Liste von Clustering-Algorithmen zu erstellen, die Folgendes umfassen: Implementiert in R Arbeiten …

18 r clustering sparse

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Gibt es in realen Daten wirklich einen „Fluch der Dimensionalität“?

Ich verstehe, was "Fluch der Dimensionalität" ist, und ich habe einige hochdimensionale Optimierungsprobleme gelöst und kenne die Herausforderung der exponentiellen Möglichkeiten. Ich bezweifle jedoch, dass der "Fluch der Dimensionalität" in den meisten Daten der realen Welt existiert (also lassen Sie uns Bilder oder Videos für einen Moment beiseite, ich denke …

17 clustering dimensionality-reduction high-dimensional

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Clustering - Intuition hinter Kleinbergs Unmöglichkeitssatz

Ich habe darüber nachgedacht, einen Blogbeitrag zu dieser interessanten Analyse von Kleinberg (2002) zu schreiben , in dem die Schwierigkeit der Clusterbildung untersucht wird. Kleinberg skizziert drei scheinbar intuitive Desiderata für eine Clustering-Funktion und beweist dann, dass keine solche Funktion existiert. Es gibt viele Cluster-Algorithmen, die zwei der drei Kriterien …

17 mathematical-statistics clustering intuition hierarchical-clustering

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Randindexberechnung

Ich versuche herauszufinden, wie der Rand-Index eines Cluster-Algorithmus berechnet wird, aber ich bin nicht sicher, wie die wahren und falschen Negative berechnet werden. Im Moment verwende ich das Beispiel aus dem Buch Eine Einführung in die Informationsbeschaffung (Manning, Raghavan & Schütze, 2009). Auf Seite 359 wird erläutert, wie der Rand-Index …

17 clustering

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Die Eingabeparameter für die Verwendung der latenten Dirichlet-Zuordnung

Bei Verwendung der Themenmodellierung (Latent Dirichlet Allocation) ist die Anzahl der Themen ein Eingabeparameter, den der Benutzer angeben muss. Ich denke, wir sollten auch eine Sammlung von Kandidatenthemensätzen bereitstellen, mit denen der Dirichlet-Prozess verglichen werden muss. Ist mein Verständnis korrekt? Wie kann man in der Praxis ein solches Kandidatenthemaset einrichten?

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Nichtparametrische Bayes'sche Analyse in R

Ich bin auf der Suche nach einem guten Tutorial zum Clustering von Daten Rmithilfe des hierarchischen Dirichlet-Prozesses (HDP) (eine der neuesten und beliebtesten nichtparametrischen Bayes-Methoden). Für die nichtparametrische Bayes'sche Analyse gibt es DPpackage(IMHO, die umfassendste aller verfügbaren) R. Aber ich kann die Beispiele im R Newsoder im Referenzhandbuch der Verpackung …

17 r bayesian clustering nonparametric

Als «clustering» getaggte Fragen