Pytania otagowane jako hierarchical-clustering

3
Jak wybrać metodę grupowania? Jak sprawdzić poprawność rozwiązania klastrowego (aby uzasadnić wybór metody)?
Jednym z największych problemów związanych z analizą skupień jest to, że może się zdarzyć, że będziemy musieli wyciągnąć odmienne wnioski, gdy oprą się na różnych zastosowanych metodach klastrowania (w tym różnych metodach łączenia w hierarchicznym klastrze). Chciałbym poznać Twoją opinię na ten temat - którą metodę wybierzesz i jak. Można …
3
Jak interpretować dendrogram hierarchicznej analizy skupień
Rozważ przykład R poniżej: plot( hclust(dist(USArrests), "ave") ) Co dokładnie oznacza „wysokość” osi y? Patrząc na Karolinę Północną i Kalifornię (raczej po lewej). Czy Kalifornia jest „bliższa” Karolinie Północnej niż Arizona? Czy mogę dokonać takiej interpretacji? Hawaje (po prawej) dołączają do gromady dość późno. Widzę to, ponieważ jest „wyższe” niż …
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 …
2
Grupowanie - intuicja stojąca za twierdzeniem Kleinberga o niemożliwości
Zastanawiałem się nad napisaniem posta na blogu na temat tej ciekawej analizy Kleinberga (2002), która bada trudność tworzenia klastrów. Kleinberg przedstawia trzy pozornie intuicyjne desiderata funkcji klastrowania, a następnie udowadnia, że ​​taka funkcja nie istnieje. Istnieje wiele algorytmów grupowania, które spełniają dwa z trzech kryteriów; jednak żadna funkcja nie może …
4
Dokładność maszyny zwiększającej gradient zmniejsza się wraz ze wzrostem liczby iteracji
Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
2
Czy odległość musi być „metryką”, aby hierarchiczna klastracja była na niej ważna?
Powiedzmy, że definiujemy odległość, która nie jest miarą , między N elementami. Na podstawie tej odległości stosujemy następnie aglomeracyjne hierarchiczne grupowanie . Czy możemy zastosować każdy ze znanych algorytmów (połączenie pojedyncze / maksymalne / średnie itp.), Aby uzyskać znaczące wyniki? Lub inaczej: jaki jest problem z ich użyciem, jeśli odległość …
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.