Preguntas etiquetadas con hierarchical-clustering

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¿Cómo seleccionar un método de agrupación? ¿Cómo validar una solución de clúster (para garantizar la elección del método)?
Uno de los mayores problemas con el análisis de conglomerados es que es posible que tengamos que derivar conclusiones diferentes cuando nos basamos en diferentes métodos de agrupación utilizados (incluidos diferentes métodos de vinculación en la agrupación jerárquica). Me gustaría saber su opinión sobre esto: qué método seleccionará y cómo. …
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¿Cómo entender los inconvenientes de la agrupación jerárquica?
¿Alguien puede explicar los pros y los contras de la agrupación jerárquica? ¿El agrupamiento jerárquico tiene los mismos inconvenientes que K significa? ¿Cuáles son las ventajas del agrupamiento jerárquico sobre K? ¿Cuándo debemos usar los medios K sobre el agrupamiento jerárquico y viceversa? Las respuestas a esta publicación explican los …
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Agrupación: intuición detrás del teorema de la imposibilidad de Kleinberg
He estado pensando en escribir una publicación de blog sobre este interesante análisis de Kleinberg (2002) que explora la dificultad de la agrupación. Kleinberg describe tres desideratas aparentemente intuitivas para una función de agrupamiento y luego demuestra que no existe tal función. Hay muchos algoritmos de agrupamiento que satifican dos …
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La precisión de la máquina de aumento de gradiente disminuye a medida que aumenta el número de iteraciones
Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: 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] …
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 
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¿Una distancia tiene que ser una "métrica" ​​para que una agrupación jerárquica sea válida en ella?
Digamos que definimos una distancia, que no es una métrica , entre N elementos. En base a esta distancia, usamos un agrupamiento jerárquico aglomerativo . ¿Podemos usar cada uno de los algoritmos conocidos (enlace único / máximo / promedio, etc.) para obtener resultados significativos? O dicho de otra manera, ¿cuál …
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