Preguntas etiquetadas con distance

Estoy emprendiendo un proyecto de análisis de datos que implica investigar los tiempos de uso del sitio web en el transcurso del año. Lo que me gustaría hacer es comparar cuán "consistentes" son los patrones de uso, por ejemplo, qué tan cerca están de un patrón que implica usarlo durante …

14 distributions  distance  frequency  comparison 

Voy a usar la divergencia de KL en mi código de Python y obtuve este tutorial . En ese tutorial, implementar la divergencia de KL es bastante simple. kl = (model * np.log(model/actual)).sum() Según tengo entendido, la distribución de probabilidad de modely actualdebería ser <= 1. Mi pregunta es, ¿cuál …

14 machine-learning  distance  kullback-leibler 

He estado mirando la página de Wikipedia para la correlación de distancia, donde parece caracterizarse por cómo se puede calcular. Mientras que podía hacer los cálculos que lucha para obtener medidas de correlación qué distancia y por qué los cálculos de las miro como lo hacen. ¿Existe una caracterización (o …

14 correlation  distance  intuition  distance-covariance 

Estoy usando kkk significa agrupamiento para agrupar las voces de los hablantes. Cuando comparo un enunciado con datos de altavoces agrupados obtengo una distorsión promedio (basada en la distancia euclidiana). Esta distancia puede estar en el rango de [0,∞][0,∞][0,\infty] . Quiero convertir esta distancia en una puntuación de similitud [0,1][0,1][0,1] …

13 clustering  k-means  distance  euclidean 

Al estudiar la distancia de Kullback-Leibler, hay dos cosas que aprendemos muy rápidamente es que no respeta ni la desigualdad del triángulo ni la simetría, las propiedades requeridas de una métrica. Mi pregunta es si existe alguna métrica de funciones de densidad de probabilidad que cumpla con todas las restricciones …

13 distributions  distance  metric 

Para la agrupación jerárquica, a menudo veo las siguientes dos "métricas" (no están hablando exactamente) para medir la distancia entre dos variables aleatorias e : \ newcommand {\ Cor} {\ mathrm {Cor}} \ begin {align} d_1 (X, y) & = 1- | \ Cor (X, y) |, \\ d_2 (X, …

13 correlation  clustering  distance  metric 

Tengo 17 variables numéricas y 5 binarias (0-1), con 73 muestras en mi conjunto de datos. Necesito ejecutar un análisis de clúster. Sé que la distancia de Gower es una buena métrica para conjuntos de datos con variables mixtas. Sin embargo, no podía entender cómo la distancia de Gower calcula …

13 clustering  distance  mixed-type-data 

Tengo más de 3000 vectores en una cuadrícula bidimensional, con una distribución discreta aproximadamente uniforme. Algunos pares de vectores cumplen una cierta condición. Nota: la condición solo es aplicable a pares de vectores, no a vectores individuales. Tengo una lista de aproximadamente 1500 pares de este tipo, llamémosle grupo 1. …

12 statistical-significance  t-test  sample-size  spatial  distance 

Supongamos que tengo una mezcla finita de muchos gaussianos con pesos, medias y desviaciones estándar conocidos. Los medios no son iguales. La desviación media y estándar de la mezcla se puede calcular, por supuesto, ya que los momentos son promedios ponderados de los momentos de los componentes. La mezcla no …

12 normal-distribution  mixture  distance 

Entiendo el razonamiento detrás de la normalización de la columna, ya que hace que las características se ponderen por igual, incluso si no se miden en la misma escala; sin embargo, a menudo en la literatura vecina más cercana, las columnas y las filas se normalizan. ¿Para qué sirve la …

12 normalization  distance  similarities  k-nearest-neighbour 

No sé qué función de distancia entre individuos usar en caso de atributos nominales (categóricos no ordenados). Estaba leyendo un libro de texto y sugieren una función de coincidencia simple , pero algunos libros sugieren que debería cambiar los atributos nominales a binarios y usar el coeficiente Jaccard . Sin …

12 distance-functions  distance  similarities  association-measure  categorical-data 

Un colega tiene una función para nuestros propósitos es una caja negra. La función mide la similitud s ( a , b ) de dos objetos.ssss ( a , b )s(a,b)s(a,b) Sabemos con certeza que tiene estas propiedades:sss Los puntajes de similitud son números reales entre 0 y 1, inclusive. …

11 kernel-trick  distance  similarities  rbf-kernel 

Tengo una matriz de covarianza y quiero dividir las variables en clústeres usando el agrupamiento jerárquico (por ejemplo, para ordenar una matriz de covarianza).kn × nn×nn \times nkkk ¿Existe una función de distancia típica entre variables (es decir, entre columnas / filas de la matriz de covarianza cuadrada)? O si …

11 clustering  covariance  distance-functions  distance 

No soy un ecologista comunitario, pero en estos días estoy trabajando en datos de ecología comunitaria. Lo que no pude entender, aparte de las matemáticas de estas distancias, es el criterio para cada distancia a usar y en qué situaciones se puede aplicar. Por ejemplo, ¿qué usar con los datos …

11 distance  euclidean 

He estado leyendo mucho sobre Dynamic Time Warping (DTW) últimamente. Estoy muy sorprendido de que no haya literatura en absoluto sobre la aplicación de DTW a series temporales irregulares, o al menos no pude encontrarla. ¿Alguien podría darme una referencia a algo relacionado con ese problema, o tal vez incluso …

10 time-series  correlation  distance  unevenly-spaced-time-series