Ciencia de los datos clustering

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Agrupación para datos discretos mixtos numéricos y nominales

Mis datos incluyen respuestas a encuestas que son binarias (numéricas) y nominales / categóricas. Todas las respuestas son discretas y a nivel individual. Los datos tienen forma (n = 7219, p = 105). Un par de cosas: Estoy tratando de identificar una técnica de agrupamiento con una medida de similitud …

10 clustering k-means scikit-learn categorical-data

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Agrupación de documentos utilizando los temas derivados de la asignación de Dirichlet latente

Quiero usar la asignación de Dirichlet latente para un proyecto y estoy usando Python con la biblioteca gensim. Después de encontrar los temas, me gustaría agrupar los documentos usando un algoritmo como k-means (Idealmente, me gustaría usar uno bueno para la superposición de grupos, por lo que cualquier recomendación es …

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Sugerir conjuntos de datos de entrenamiento de clasificadores de texto

¿Qué conjuntos de datos disponibles libremente puedo usar para entrenar un clasificador de texto? Estamos tratando de mejorar la participación de nuestros usuarios recomendando el contenido más relacionado para él, por lo que pensamos que si clasificamos nuestro contenido en función de una bolsa de palabras predefinida, podemos recomendarle contenido …

9 machine-learning classification dataset clustering text-mining

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Reconocimiento de la actividad humana mediante el problema del conjunto de datos del teléfono

Soy nuevo en esta comunidad y espero que mi pregunta encaje bien aquí. Como parte de mi curso universitario de análisis de datos, he optado por hacer el proyecto de reconocimiento de la actividad humana utilizando conjuntos de datos de teléfonos inteligentes. En lo que a mí respecta, este tema …

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¿Cómo se pueden usar los codificadores automáticos para la agrupación?

Supongamos que tengo un conjunto de señales en el dominio del tiempo sin absolutamente ninguna etiqueta . Quiero agruparlos en 2 o 3 clases. Los codificadores automáticos son redes sin supervisión que aprenden a comprimir las entradas. Entonces dado una entradax(i)x(i)x^{(i)}pesas W1W1W_1 y W2W2W_2sesgos b1b1b_1 y b2b2b_2y salida x^(i)x^(i)\hat{x}^{(i)}, podemos …

9 neural-network clustering time-series unsupervised-learning autoencoder

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Cómo comparar diferentes conjuntos de datos de series de tiempo

Estoy tratando de hacer alguna detección de anomalías entre series de tiempo # usando Python y sklearn (¡pero otras sugerencias de paquetes son definitivamente bienvenidas!). Tengo un conjunto de 10 series temporales; cada serie temporal consta de datos recopilados del valor de torque de un neumático (por lo tanto, 10 …

8 python clustering time-series anomaly-detection

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Agrupamiento con coseno similitud

Tengo un gran conjunto de datos y una similitud de coseno entre ellos. Me gustaría agruparlos usando la similitud de coseno que reúne objetos similares sin necesidad de especificar de antemano el número de grupos que espero. Leí la documentación de sklearn de DBSCAN y Affinity Propagation, donde ambos requieren …

8 machine-learning data-mining clustering text-mining

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¿Cómo evaluar la agrupación de texto?

¿Qué métricas se pueden usar para evaluar los modelos de agrupación de texto? Solía tf-idf+ k-means, tf-idf+ hierarchical clustering, doc2vec+ k-means (metric is cosine similarity), doc2vec+ hierarchical clustering (metric is cosine similarity). ¿Cómo decidir qué modelo es el mejor?

8 machine-learning clustering text-mining

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Ajustar líneas a través de grandes nubes de puntos

Tengo un gran conjunto de puntos (orden de 10k puntos) formados por pistas de partículas (movimiento en el plano xy en el tiempo filmado por una cámara, por lo que 3D - 256x256px y ca 3k fotogramas en mi conjunto de ejemplo) y ruido. Estas partículas viajan aproximadamente en líneas …

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¿Cuál es la diferencia entre los vectores propios de la matriz de afinidad y los vectores propios de la gráfica de Laplacia en el contexto de la agrupación espectral?

En el agrupamiento espectral, es una práctica estándar resolver el problema del vector propio L v = λ vLv=λvL v = \lambda v donde es el gráfico laplaciano, es el vector propio relacionado con el valor propio .LLLvvvλλ\lambda Mi pregunta: ¿por qué molestarse en tomar el gráfico laplaciano? ¿No podría …

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Algoritmo para segmentación de datos de secuencia

Tengo una gran secuencia de vectores de longitud N. Necesito un algoritmo de aprendizaje no supervisado para dividir estos vectores en segmentos M. Por ejemplo: K-means no es adecuado, porque pone elementos similares de diferentes ubicaciones en un solo clúster. Actualizar: Los datos reales se ven así: Aquí, veo 3 …

8 machine-learning clustering sequence

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Identificación de "grupos" o "grupos" en una matriz

Tengo una matriz que se rellena con elementos discretos, y necesito agruparlos (usando R) en grupos intactos. Entonces, por ejemplo, tome esta matriz: [A B B C A] [A A B A A] [A B B C C] [A A A A A] Habría dos grupos separados para A, dos …

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