Pytania otagowane jako distance-functions

Funkcje odległości odnoszą się do funkcji używanych do kwantyfikacji pojęcia odległości między elementami zbioru lub między obiektami.

8
Dlaczego odległość euklidesowa nie jest dobrym miernikiem w dużych wymiarach?
Czytałem, że „odległość euklidesowa nie jest dobrą odległością w dużych wymiarach”. Myślę, że to stwierdzenie ma coś wspólnego z przekleństwem wymiarowości, ale co dokładnie? Poza tym, co to są „wysokie wymiary”? Stosuję hierarchiczne grupowanie przy użyciu odległości euklidesowej ze 100 funkcjami. Do ilu funkcji można bezpiecznie korzystać z tych danych?
6
Wybór metody grupowania
Używając analizy skupień w zbiorze danych do grupowania podobnych przypadków, należy wybierać spośród wielu metod grupowania i miar odległości. Czasami jeden wybór może wpływać na drugi, ale istnieje wiele możliwych kombinacji metod. Czy ktoś ma jakieś zalecenia dotyczące wyboru różnych algorytmów / metod grupowania i pomiarów odległości ? W jaki …
6
Dlaczego algorytm klastrowania k-oznacza używa wyłącznie metryki odległości euklidesowej?
Czy jest jakiś konkretny cel pod względem wydajności lub funkcjonalności, dlaczego algorytm k-średnich nie wykorzystuje na przykład podobieństwa (dis) cosinusa jako metryki odległości, a może jedynie stosować normę euklidesową? Zasadniczo, czy metoda K-oznacza jest zgodna i poprawna, gdy rozważa się lub stosuje inne odległości niż euklidesowe? [Dodane przez @ttnphns. Pytanie …
1
Porównanie hierarchicznych dendrogramów grupowania uzyskanych różnymi odległościami i metodami
[Początkowy tytuł „Pomiar podobieństwa dla hierarchicznych drzew klastrowych” został później zmieniony przez @ttnphns, aby lepiej odzwierciedlić temat] Przeprowadzam szereg hierarchicznych analiz skupień na ramce danych rekordów pacjentów (np. Podobnie do http://www.biomedcentral.com/1471-2105/5/126/figure/F1?highres=y ) Eksperymentuję z różnymi miarami odległości , różnymi wagami parametrów i różnymi metodami hierarchicznymi , aby zrozumieć ich wpływ …
2
Czy istnieje obiektywny estymator odległości Hellingera między dwiema dystrybucjami?
W otoczeniu, w którym obserwujemy X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n rozproszone z rozkładu o gęstości fff , zastanawiam się, czy istnieje obiektywny estymator (oparty na XiXiX_i ) odległości Hellingera do innego rozkładu o gęstości f0f0f_0 , mianowicie H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)−−−−−−−−√dx}1/2.H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)dx}1/2. \mathfrak{H}(f,f_0) = \left\{ 1 - \int_\mathcal{X} \sqrt{f(x)f_0(x)} \text{d}x \right\}^{1/2}\,.
1
Kiedy stosować ważoną odległość euklidesową i jak określić stosowane masy?
Mam zestaw danych, w którym każde dane składa się z różnych miar. Dla każdego pomiaru mam wartość odniesienia. Chciałbym wiedzieć, jak blisko są wszystkie dane do wartości odniesienia.nnn Pomyślałem o użyciu ważonej odległości euklidesowej w następujący sposób: rex , b= ( ∑ni = 1wja( xja- bja)2)) )1 / 2rex,b=(∑ja=1nwja(xja-bja)2)))1/2)\hspace{0.5in} d_{x,b}=\left( …
3
Czy można używać odległości Manhattan z połączeniem między klastrami Warda w hierarchicznym klastrowaniu?
Korzystam z hierarchicznego grupowania do analizy danych szeregów czasowych. Mój kod jest implementowany za pomocą funkcji MathematicaDirectAgglomerate[...] , która generuje hierarchiczne klastry przy następujących danych wejściowych: macierz odległości D nazwa metody zastosowanej do ustalenia powiązania między klastrami. Obliczyłem macierz odległości D na podstawie odległości Manhattan: d(x,y)=∑i|xi−yi|d(x,y)=∑i|xi−yi|d(x,y) = \sum_i|x_i - y_i| …
3
lub
Czy ktoś używa metryk L1L1L_1 lub L.5L.5L_.5 do grupowania, a nie L2L2L_2 ? Aggarwal i wsp., O zaskakującym zachowaniu wskaźników odległości w przestrzeni wielowymiarowej powiedział (w 2001) jest konsekwentnie bardziej preferowany niż metryczny euklidesowy wskaźnik odległości L 2 dla aplikacji eksploracji danych o dużych wymiarachL1L1L_1L2L2L_2 i twierdził, że lub L …
3
Odległość euklidesowa i podobieństwo
Właśnie pracuję z książką Collective Intelligence (autor: Toby Segaran) i natknąłem się na euklidesową ocenę odległości. W książce autor pokazuje, jak obliczyć podobieństwo między dwiema tablicami rekomendacji (tj. .person×movie↦score)person×movie↦score)\textrm{person} \times \textrm{movie} \mapsto \textrm{score}) Oblicza odległość euklidesową dla dwóch osób i według p 2 d ( p 1 , p 2 …
1
Różnice między PROC Mixed i lme / lmer w R - stopnie swobody
Uwaga: to pytanie jest repost, ponieważ moje poprzednie pytanie musiało zostać usunięte ze względów prawnych. Porównując PROC MIXED z SAS z funkcją lmez nlmepakietu w R, natknąłem się na pewne dość mylące różnice. Mówiąc dokładniej, stopnie swobody w różnych testach różnią się między PROC MIXEDi lmezastanawiałem się, dlaczego. Zacznij od …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
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.