Statystyki i duże zbiory danych k-means

1

Formuła bezwładności grupowania w scikit learn

Chciałbym zakodować klastry kmeans w pythonie przy użyciu pand i scikit learning. Aby wybrać dobre k, chciałbym zakodować statystykę luk z Tibshirani i in. 2001 ( pdf ). Chciałbym wiedzieć, czy mogę użyć wyniku bezwładności scikit i dostosować formułę statystyki szczeliny bez konieczności przekodowywania wszystkich obliczeń odległości. Czy ktoś zna …

9 clustering python k-means scikit-learn metric

1

Określ nieznaną liczbę rzeczywistych lokalizacji na podstawie raportów opartych na GPS

Pracuję nad oprogramowaniem, które powinno określać lokalizacje świata rzeczywistego (np. Kamery prędkości) na podstawie kilku raportów opartych na GPS . Zgłaszając lokalizację użytkownik będzie jechał samochodem, dlatego raporty będą bardzo niedokładne. Aby rozwiązać ten problem, muszę grupować raporty dotyczące tej samej lokalizacji i obliczać średnią. Moje pytanie dotyczy sposobu grupowania …

9 k-means expectation-maximization point-estimation

3

Wybór klastrów dla k-średnich: przypadek 1 klastra

Czy ktoś zna dobrą metodę ustalenia, czy klastrowanie przy użyciu kmeans jest w ogóle odpowiednie? To znaczy, co jeśli twoja próbka jest rzeczywiście jednorodna? Wiem, że model mieszanki (za pośrednictwem mclust w R) zapewni statystyki dopasowania dla przypadku klastra 1: k, ale wydaje się, że wszystkie techniki oceny kmeans wymagają …

9 r clustering k-means

1

Jak porównać obserwowane i oczekiwane zdarzenia?

Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć …

9 r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom

3

Cykl w algorytmie k-średnich

Według wiki najczęściej stosowanym kryterium konwergencji jest „przypisanie się nie zmieniło”. Zastanawiałem się, czy może wystąpić cykl, jeśli zastosujemy takie kryterium konwergencji? Byłbym zadowolony, gdyby ktokolwiek wskazał odniesienie do artykułu, który podaje przykład jazdy na rowerze lub dowodzi, że jest to niemożliwe.

9 clustering algorithms k-means

Pytania otagowane jako k-means