Pytania otagowane jako clustering

Analiza klastrów lub klastrowanie to zadanie grupowania zbioru obiektów w taki sposób, aby obiekty z tej samej grupy (zwanej klastrem) były bardziej podobne (w jakimś sensie) do siebie niż do innych grup (klastrów) . Jest to główne zadanie eksploracyjnej eksploracji danych i powszechna technika statystycznej analizy danych, stosowana w wielu dziedzinach, w tym w uczeniu maszynowym, rozpoznawaniu wzorców, analizie obrazu, wyszukiwaniu informacji itp.

13
K-oznacza grupowanie mieszanych danych liczbowych i kategorialnych
Mój zestaw danych zawiera szereg atrybutów liczbowych i jeden kategoryczny. Powiedzieć NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, gdzie CategoricalAttrzajmuje jedną z trzech możliwych wartości: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2lub CategoricalAttrValue3. Używam domyślnej implementacji algorytmu klastrowania k-średnich dla Octave https://blog.west.uni-koblenz.de/2012-07-14/a-working-k-means-code-for-octave/ . Działa tylko z danymi numerycznymi. Więc moje pytanie: czy poprawne jest podzielenie atrybutu kategorycznego …
8
Grupowanie współrzędnych położenia geograficznego (łac., Długie pary)
Jakie jest właściwe podejście i algorytm grupowania dla grupowania geolokalizacyjnego? Używam następującego kodu do grupowania współrzędnych geolokalizacji: 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], coordinates[:,1], …
1
Dlaczego xgboost jest o wiele szybszy niż sklearn GradientBoostingClassifier?
Próbuję wytrenować model zwiększania gradientu na ponad 50 tysiącach przykładów ze 100 funkcjami numerycznymi. XGBClassifierobsługuje 500 drzew w ciągu 43 sekund na mojej maszynie, a GradientBoostingClassifierobsługuje tylko 10 drzew (!) w 1 minutę i 2 sekundy :( Nie zawracałem sobie głowy próbą wyhodowania 500 drzew, ponieważ zajmie to godziny. Używam …
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 
5
Obliczanie dywergencji KL w Pythonie
Jestem raczej nowy i nie mogę powiedzieć, że mam pełne zrozumienie teoretycznych pojęć. Próbuję obliczyć dywergencję KL między kilkoma listami punktów w Pythonie. Korzystam z http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mutual_info_score.html, aby spróbować to zrobić. Problem, na który napotykam, polega na tym, że zwracana wartość jest taka sama dla 2 dowolnych list liczb (jej 1.3862943611198906). …
5
Najlepszy praktyczny algorytm podobieństwa zdań
Mam dwa zdania, S1 i S2, oba o liczbie słów (zwykle) poniżej 15. Jakie są najbardziej praktyczne i skuteczne algorytmy (uczenie maszynowe), które są prawdopodobnie łatwe do wdrożenia (sieć neuronowa jest w porządku, chyba że architektura jest tak skomplikowana jak Google Inception itp.). Szukam algorytmu, który będzie działał dobrze bez …
4
Grupowanie oparte na wynikach podobieństwa
Załóżmy, że mamy zbiór elementów E i podobieństwo ( nie odległość funkcja) sim (ei, ej) między dwoma elementami El, EJ ∈ E . Jak moglibyśmy (skutecznie) grupować elementy E za pomocą karty SIM ? k- oznacza, na przykład, wymaga określonego k , klastrowanie baldachimu wymaga dwóch wartości progowych. Co jeśli …
1
Algorytmy klastrowania tekstu
Mam problem z grupowaniem ogromnej liczby zdań w grupy według ich znaczenia. Jest to podobne do problemu, gdy masz wiele zdań i chcesz je pogrupować według ich znaczenia. Jakie algorytmy są zalecane? Nie wiem z góry liczby klastrów (a ponieważ nadchodzi więcej danych, klastry również mogą się zmieniać), jakie funkcje …
5
powiększ mapę cieplną dna morskiego
Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez względu na jej rozmiar …
17 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 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.