Preguntas etiquetadas con clustering

El análisis de conglomerados es la tarea de dividir los datos en subconjuntos de objetos de acuerdo con su "similitud" mutua, sin utilizar el conocimiento preexistente como las etiquetas de clase. [Los errores estándar agrupados y / o las muestras de agrupación deben etiquetarse como tales; NO use la etiqueta de "agrupamiento" para ellos.]

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¿Debería la reducción de dimensionalidad para la visualización considerarse un problema "cerrado", resuelto por t-SNE?
He estado leyendo mucho sobre el algoritmo -snettt para la reducción de dimensionalidad. Estoy muy impresionado con el rendimiento en los conjuntos de datos "clásicos", como MNIST, donde logra una separación clara de los dígitos ( ver artículo original ): También lo he usado para visualizar las características aprendidas por …
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Agrupando una matriz binaria
Tengo una matriz semi-pequeña de características binarias de dimensión 250k x 100. Cada fila es un usuario y las columnas son "etiquetas" binarias de algún comportamiento del usuario, por ejemplo, "likes_cats". user 1 2 3 4 5 ... ------------------------- A 1 0 1 0 1 B 0 1 0 1 …
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Realice clusters de K-means (o sus parientes cercanos) con solo una matriz de distancia, no datos de puntos por características
Quiero realizar la agrupación K-means en los objetos que tengo, pero los objetos no se describen como puntos en el espacio, es decir, por objects x featuresconjunto de datos. Sin embargo, puedo calcular la distancia entre dos objetos (se basa en una función de similitud). Entonces, dispongo de la matriz …
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¿Cómo agrupar series de tiempo?
Tengo una pregunta sobre el análisis de conglomerados. Hay 3000 empresas, que deben agruparse de acuerdo con su consumo de energía durante 5 años. Cada empresa tiene valores por cada hora durante 5 años. Me gustaría saber si algunas empresas tienen el mismo patrón en el poder de uso durante …
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¿Por qué los datos mixtos son un problema para los algoritmos de clustering basados ​​en euclides?
La mayoría de los algoritmos clásicos de agrupación y reducción de dimensionalidad (agrupación jerárquica, análisis de componentes principales, k-means, mapas autoorganizados ...) están diseñados específicamente para datos numéricos, y sus datos de entrada se ven como puntos en un espacio euclidiano. Por supuesto, este es un problema, ya que muchas …
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¿Cómo proyectar un nuevo vector en el espacio PCA?
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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