Pytania otagowane jako distance

Miara odległości między rozkładami lub zmiennymi, taka jak odległość euklidesowa między punktami w n-przestrzeni.

9
Od dołu do góry wyjaśnienie odległości Mahalanobisa?
Studiuję rozpoznawanie wzorców i statystyki i prawie każdą książkę, którą otwieram na ten temat, wpadam na pojęcie odległości Mahalanobisa . Książki zawierają intuicyjne wyjaśnienia, ale wciąż nie są wystarczająco dobre, aby naprawdę zrozumieć, co się dzieje. Gdyby ktoś zapytał mnie: „Jaka jest odległość Mahalanobisa?” Mogłem tylko odpowiedzieć: „To miła rzecz, …
3
Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
1
Przeliczanie macierzy podobieństwa na macierz odległości (euklidesowa)
W algorytmie Losowy las Breiman (autor) konstruuje macierz podobieństwa w następujący sposób: Wyślij wszystkie przykłady uczenia się w dół każdego drzewa w lesie Jeśli dwa przykłady wylądują w tym samym przyrostu liścia, odpowiedni element w macierzy podobieństwa o 1 Normalizuj matrycę z liczbą drzew On mówi: Bliskości między przypadkami n …
1
Czy test Mantela można rozszerzyć na macierze asymetryczne?
Test Mantela jest zwykle stosowany do symetrycznych macierzy odległości / różnic. O ile rozumiem, założeniem testu jest to, że miarą używaną do definiowania różnic musi być co najmniej półmetryka (spełniać standardowe wymagania metryki, ale nie nierówność trójkąta). Czy założenie symetrii może być złagodzone (dając pre-metrykę)? Czy w tym przypadku można …
1
Używanie korelacji jako miary odległości (dla hierarchicznego grupowania)
Chciałbym zhierarchizować moje dane, ale zamiast korzystać z odległości euklidesowej, chciałbym zastosować korelację. Ponadto, ponieważ współczynnik korelacji wynosi od -1 do 1, przy czym zarówno -1, jak i 1 oznaczają „współregulację” w moim badaniu, traktuję zarówno -1, jak i 1 jako d = 0. Więc moje obliczenia wynoszą re= 1 …
8
Wykonywanie grupowania K-średnich (lub jego bliskich krewnych) za pomocą macierzy odległości, a nie danych punkt po cechach
Chcę wykonać K-oznacza grupowanie obiektów, które mam, ale obiekty te nie są opisywane jako punkty w przestrzeni, tj. Przez objects x featureszestaw danych. Jestem jednak w stanie obliczyć odległość między dowolnymi dwoma obiektami (jest ona oparta na funkcji podobieństwa). Pozbywam się macierzy odległości objects x objects. Wcześniej zaimplementowałem K-średnich, ale …
3
Rozkład różnicy między dwoma rozkładami normalnymi
Mam dwie funkcje gęstości prawdopodobieństwa rozkładów normalnych: f1(x1|μ1,σ1)=1σ12π−−√e−(x−μ1)22σ21f1(x1|μ1,σ1)=1σ12πe−(x−μ1)22σ12f_1(x_1 \; | \; \mu_1, \sigma_1) = \frac{1}{\sigma_1\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_1)^2}{2\sigma_1^2} } i f2(x2|μ2,σ2)=1σ22π−−√e−(x−μ2)22σ22f2(x2|μ2,σ2)=1σ22πe−(x−μ2)22σ22f_2(x_2 \; | \; \mu_2, \sigma_2) = \frac{1}{\sigma_2\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2} } Szukam funkcji gęstości prawdopodobieństwa separacji między i . Myślę, że to oznacza, że ​​szukam funkcji gęstości …
4
Dlaczego mieszane dane stanowią problem dla algorytmów klastrowych opartych na euklidesie?
Większość klasycznych algorytmów grupowania i zmniejszania wymiarów (grupowanie hierarchiczne, analiza głównych składników, średnie k, samoorganizujące się mapy ...) są zaprojektowane specjalnie dla danych liczbowych, a ich dane wejściowe są postrzegane jako punkty w przestrzeni euklidesowej. Jest to oczywiście problem, ponieważ wiele rzeczywistych pytań obejmuje mieszane dane: na przykład, jeśli studiujemy …
9
Odległości Mahalanobisa parami
Muszę obliczyć przykładową odległość Mahalanobisa w R pomiędzy każdą parą obserwacji w macierzy współzmiennych . Potrzebuję rozwiązania, które jest wydajne, tj. Obliczane są tylko odległości, a najlepiej realizowane w C / RCpp / Fortran itp. Zakładam, że , macierz kowariancji populacyjnej, jest nieznana i wykorzystuję próbkę macierz kowariancji na swoim …
18 r  algorithms  distance 
3
Oblicz w praktyce rozbieżność Kullbacka-Leiblera?
Używam KL Divergence jako miary odmienności między 2 p.m.f.p.m.f.p.m.f. PPP i QQQ . DKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiDKL(P||Q)=∑i=1Nln⁡(PiQi)PiD_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^N \ln \left( \frac{P_i}{Q_i} \right) P_i =−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=-\sum P(X_i)ln\left(Q(X_i)\right) + \sum P(X_i)ln\left(P(X_i)\right) Jeśli to możemy łatwo obliczyć, że P ( X i ) l n ( Q ( X i ) ) = 0 P ( …
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.