Preguntas etiquetadas con clustering

¿Es posible probar algorítmicamente si un número computable es racional o entero? En otras palabras, ¿sería posible que una biblioteca que implementa números computables proporcione las funciones isIntegero isRational? Supongo que no es posible, y que esto está relacionado de alguna manera con el hecho de que no es posible …

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Sea X1, ... , xnortex1,…,xnx_1, \ldots, x_n puntos en el plano R2R2\mathbb{R}^2 . Considere una gráfica completa con los puntos como vértices y con pesos de arista de ∥ xyo- xj∥2‖xi−xj‖2\|x_i - x_j\|^2 . ¿Siempre puedes encontrar un corte de peso que sea al menos 2323\frac 2 3 del peso …

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Tengo un conjunto de datos de miles de puntos y un medio para medir la distancia entre dos puntos, pero los puntos de datos no tienen dimensionalidad. Quiero un algoritmo para encontrar centros de clúster en este conjunto de datos. Me imagino que debido a que los datos no tienen …

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Los datos del mundo real a veces tienen una cantidad natural de clústeres (intentar agruparlos en una cantidad de clústeres menor que un poco de magia k causará un aumento dramático del costo de la agrupación). Hoy asistí a una conferencia del Dr. Adam Meyerson y se refirió a ese …

11 lg.learning  clustering 

Sea una función a la que nos referimos como la función de similitud . Ejemplos de función de similitud son la distancia del coseno, la norma , la distancia de Hamming, la similitud de Jaccard, etc.d:{0,1}k×{0,1}k→Rd:{0,1}k×{0,1}k→Rd:\{0,1\}^k\times \{0,1\}^k \to \mathbb{R}l2l2l_2 Considere vectores binarios de longitud : .nnnkkkv⃗ ∈({0,1}k)nv→∈({0,1}k)n\vec{v} \in (\{0,1\}^k)^n Nuestro …

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Quiero dividir un conjunto de puntos en dos subconjuntos de igual tamaño de modo que se minimice la suma de cuadrados dentro del grupo. Podemos suponer que los puntos están en un espacio euclidiano bidimensional. Espero algo más rápido que un algoritmo general de agrupación k-means dado que k = …

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Así que tengo un problema al que me enfrento con respecto a la agrupación con datos en vivo y de transmisión continua. Como tengo un conjunto de datos cada vez mayor, no estoy seguro de cuál es la mejor manera de ejecutar clustering eficiente y efectivo. He encontrado algunas posibles …

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Mi deseo es describir la complejidad temporal de varios enfoques de agrupación. Por ejemplo, supongamos que tenemos puntos de datos en m espacio dimensional.nnnmmm Supongamos además que la matriz de diferencia de pares ΔΔ\Delta de n×nn×nn\times n dimensiones ya está calculada y que ya hemos gastado O(m⋅n2)O(m⋅n2)O(m\cdot n^2) pasos. ¿Cuál …

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