Вопросы с тегом «k-means»

Мой набор данных содержит ряд числовых атрибутов и один категориальный. Скажи NumericAttr1, NumericAttr2, ..., NumericAttrN, CategoricalAttr, где CategoricalAttrпринимает один из трех возможных значений: CategoricalAttrValue1, CategoricalAttrValue2или CategoricalAttrValue3. Я использую стандартную реализацию алгоритма кластеризации k-средних для Octave https://blog.west.uni-koblenz.de/2012-07-14/a-working-k-means-code-for-octave/ . Работает только с числовыми данными. Поэтому мой вопрос: правильно ли разделить категориальный атрибут …

133 data-mining  clustering  octave  k-means  categorical-data 

Каков правильный подход и алгоритм кластеризации для геолокации? Я использую следующий код для кластеризации координат геолокации: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.cluster.vq import kmeans2, whiten coordinates= np.array([ [lat, long], [lat, long], ... [lat, long] ]) x, y = kmeans2(whiten(coordinates), 3, iter = 20) plt.scatter(coordinates[:,0], coordinates[:,1], c=y); …

51 machine-learning  python  clustering  k-means  geospatial 

Я пытаюсь обучить модели повышения градиента более чем на 50 тыс. Примеров с 100 числовыми функциями. XGBClassifierобрабатывает 500 деревьев в течение 43 секунд на моей машине, в то время как GradientBoostingClassifierобрабатывает только 10 деревьев (!) за 1 минуту и ​​2 секунды :( Я не стал пытаться вырастить 500 деревьев, так …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Я пытаюсь сгруппировать некоторые векторы с 90 функциями с помощью K-средних. Поскольку этот алгоритм запрашивает у меня количество кластеров, я хочу подтвердить свой выбор с помощью хорошей математики. Я ожидаю иметь от 8 до 10 кластеров. Функции масштабируются по Z-шкале. Метод локтя и дисперсия объяснены from scipy.spatial.distance import cdist, pdist …

23 clustering  k-means 

Когда используется случайная инициализация центроидов, разные прогоны K-средних дают разные общие SSE. И это имеет решающее значение в производительности алгоритма. Каковы некоторые эффективные подходы к решению этой проблемы? Недавние подходы приветствуются.

17 data-mining  clustering  k-means 

Я создаю corr()DF из оригинального DF. corr()ДФ вышел 70 X 70 и невозможно представить себе Heatmap ... sns.heatmap(df). Если я попытаюсь отобразить corr = df.corr(), таблица не умещается на экране, и я вижу все корреляции. Это способ печати всего, dfнезависимо от его размера, или контроля размера тепловой карты?

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

K-средних - это хорошо известный алгоритм кластеризации, но есть также онлайн-вариант такого алгоритма (онлайн-K-средства). Каковы плюсы и минусы этих подходов и когда следует отдавать предпочтение каждому из них?

15 clustering  algorithms  k-means 

Я хочу сделать кластеризацию k-средних на множестве 10-мерных точек. Подвох: 10 ^ 10 баллов . Я ищу только центр и размер самых больших кластеров (скажем, от 10 до 100 кластеров); Меня не волнует, в каком кластере заканчивается каждая точка. Использование k-средних определенно не важно; Я просто ищу подобный эффект, любой …

14 clustering  k-means 

Я создаю прототип приложения и мне нужна языковая модель для вычисления недоумения в некоторых сгенерированных предложениях. Есть ли в Python обученная языковая модель, которую я могу легко использовать? Что-то простое, как model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Я пытался понять различные алгоритмы кластеризации k-средних, которые в основном реализованы в statsпакете Rязыка. Я понимаю алгоритм Ллойда и онлайн-алгоритм МакКуина. Я понимаю их следующим образом: Алгоритм Ллойда: Первоначально выбираются случайные наблюдения «k», которые будут служить центроидами кластеров «k». Затем выполняются следующие шаги в итерации, пока центроиды не сходятся. Евклидово …

10 r  clustering  k-means