Estadísticas y Big Data clustering

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Tengo una matriz de correlación que establece cómo cada elemento se correlaciona con el otro elemento. Por lo tanto, para N elementos, ya tengo una matriz de correlación N * N. Usando esta matriz de correlación, ¿cómo agrupo los N elementos en M bins para poder decir que los Nk …

20 clustering python k-means

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¿Existe una función R que calcule la matriz de disimilitud del coseno? [cerrado]

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado el año pasado . Me gustaría hacer un mapa de calor con agrupamiento de filas basado en distancias de coseno. …

20 r clustering similarities

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Motivo para normalizar las medidas de distancia euclidiana en agrupamiento jerárquico

Aparentemente, en la agrupación jerárquica en la que la medida de la distancia es la distancia euclidiana, los datos primero deben normalizarse o estandarizarse para evitar que la covariable con la mayor varianza impulse la agrupación. ¿Por qué es esto? ¿No es deseable este hecho?

19 clustering normalization

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Agrupación de datos de tipo mixto con R

Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. Me pregunto si es posible realizar dentro de R una agrupación de datos con variables de datos mixtas. En otras palabras, tengo …

19 r clustering mixed-type-data

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¿Cómo definir el número de clústeres en el clúster K-means?

¿Hay alguna forma de determinar el número óptimo de clúster o debería probar diferentes valores y verificar las tasas de error para decidir el mejor valor?

19 clustering unsupervised-learning

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Con datos categóricos, ¿puede haber grupos sin que las variables estén relacionadas?

Al tratar de explicar los análisis de conglomerados, es común que las personas malinterpreten el proceso como si estuviera relacionado con las variables. Una forma de hacer que la gente supere esa confusión es una trama como esta: Esto muestra claramente la diferencia entre la pregunta de si hay grupos …

19 clustering categorical-data independence

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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 …

19 clustering k-means unsupervised-learning hierarchical-clustering

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Estimación de las características más importantes en una partición de clúster k-means

¿Hay alguna manera de determinar qué características / variables del conjunto de datos son las más importantes / dominantes dentro de una solución de clúster de k-means?

19 machine-learning clustering k-means importance

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¿Por qué la estadística de brecha para k-means sugiere un grupo, aunque obviamente hay dos de ellos?

Estoy usando K-means para agrupar mis datos y estaba buscando una manera de sugerir un número de clúster "óptimo". Las estadísticas de brecha parecen ser una forma común de encontrar un buen número de clúster. Por alguna razón, devuelve 1 como número de clúster óptimo, pero cuando miro los datos …

18 r machine-learning clustering k-means

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Algoritmos de agrupamiento que operan en matrices de datos dispersos [cerrado]

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que sea sobre el tema de Cross Validated. Cerrado hace 5 años . Estoy tratando de compilar una lista de algoritmos de agrupamiento que son: Implementado en R Opere …

18 r clustering sparse

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¿Existe realmente la "maldición de la dimensionalidad" en los datos reales?

Entiendo lo que es la "maldición de la dimensionalidad", y he hecho algunos problemas de optimización de alta dimensión y conozco el desafío de las posibilidades exponenciales. Sin embargo, dudo que la "maldición de la dimensionalidad" exista en la mayoría de los datos del mundo real (bueno, dejemos de lado …

17 clustering dimensionality-reduction high-dimensional

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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 …

17 mathematical-statistics clustering intuition hierarchical-clustering

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Cálculo del índice de rand

Estoy tratando de descubrir cómo calcular el índice Rand de un algoritmo de clúster, pero no sé cómo calcular los negativos verdaderos y falsos. En este momento estoy usando el ejemplo del libro Introducción a la recuperación de información (Manning, Raghavan y Schütze, 2009). En la página 359 hablan sobre …

17 clustering

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Los parámetros de entrada para usar la asignación de Dirichlet latente

Cuando se usa el modelado de temas (Asignación de Dirichlet latente), el número de temas es un parámetro de entrada que el usuario debe especificar. ¿Me parece que también deberíamos proporcionar una colección de conjunto de temas candidatos que el proceso de Dirichlet tiene que probar? ¿Es correcto mi entendimiento? …

17 machine-learning bayesian clustering text-mining dirichlet-distribution

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Medida de calidad de agrupamiento

Tengo un algoritmo de agrupación (no k-significa) con el parámetro de entrada (número de agrupaciones). Después de realizar la agrupación, me gustaría obtener una medida cuantitativa de la calidad de esta agrupación. El algoritmo de agrupamiento tiene una propiedad importante. Para si ingreso puntos de datos sin ninguna distinción significativa …

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