Наука про дані clustering

2

Кластеризація унікальних відвідувачів за допомогою useragent, ip, session_id

З огляду на дані про доступ до веб-сайтів у формі session_id, ip, user_agentта, можливо, часову позначку, дотримуючись наведених нижче умов, як ви найкраще класифікувати сеанси в унікальних відвідувачів? session_id: - це ідентифікатор, який надається кожному новому відвідувачеві. Він не закінчується, проте якщо користувач не приймає файли cookie / очищення файлів …

15 clustering

2

Швидкий k-означає алгоритм на 10 ^ 10 балів?

Я шукаю зробити k-означає кластеризацію на наборі 10-мірних точок. Улов: є 10 ^ 10 балів . Я шукаю лише центр та розмір найбільших кластерів (скажімо, від 10 до 100 кластерів); Мене не цікавить, в якому кластері закінчується кожна точка. Використання k-засобів конкретно не важливо; Я просто шукаю подібний ефект, будь-який …

14 clustering k-means

2

Використання атрибутів для класифікації / кластеризації користувачів

У мене є набір даних користувачів, які купують продукти з веб-сайту. Атрибути, які я маю, - це ідентифікатор користувача, регіон (штат) користувача, ідентифікатор категорій продукту, ідентифікатор ключових слів продукту, ідентифікатор ключових слів веб-сайту та витрата товару на витрату. Метою є використання інформації про продукт та веб-сайт, щоб визначити, хто такі …

14 machine-learning data-mining classification clustering

1

Розпізнайте граматику в послідовності нечітких лексем

У мене є текстові документи, які містять переважно списки предметів. Кожен елемент - це група з декількох маркерів різних типів: ім’я, прізвище, прізвище, день народження, номер телефону, місто, окупація тощо. Маркер - це група слів. Елементи можуть лежати на кількох рядках. Елементи з документа мають приблизно однаковий синтаксис лексеми, але …

13 data-mining clustering text-mining time-series correlation

1

MinHashing vs SimHashing

Припустимо, у мене є п'ять наборів, які я хотів би згрупувати. Я розумію, що описана тут техніка SimHashing: https://moultano.wordpress.com/2010/01/21/simple-simhashing-3kbzhsxyg4467-6/ може дати три кластери ( {A}, {B,C,D}і {E}), наприклад, якщо його результати були: A -> h01 B -> h02 C -> h02 D -> h02 E -> h03 Аналогічно, техніка MinHashing, …

12 clustering similarity

1

Класифікуйте клієнтів на основі 2 особливостей та часової серії подій

Мені потрібна допомога щодо того, яким повинен бути наступний крок у алгоритмі, який я розробляю. Через NDAs я не можу розкрити багато, але я постараюся бути загальним і зрозумілим. В основному, після кількох кроків в алгоритмах, я маю це: Для кожного клієнта, який я маю, і події, які він проводить …

12 classification clustering time-series

1

Скільки клітин LSTM я повинен використовувати?

Чи є якісь правила (чи фактичні правила), що стосуються мінімальної, максимальної та "розумної" кількості комірок LSTM, які я повинен використовувати? Зокрема, я стосуюсь BasicLSTMCell від TensorFlow та num_unitsвласності. Будь ласка, припустіть, що у мене проблема класифікації, визначена: t - number of time steps n - length of input vector in …

12 rnn machine-learning r predictive-modeling random-forest python language-model sentiment-analysis encoding machine-learning deep-learning neural-network dataset caffe classification xgboost multiclass-classification unbalanced-classes time-series descriptive-statistics python r clustering machine-learning python deep-learning tensorflow machine-learning python predictive-modeling probability scikit-learn svm machine-learning python classification gradient-descent regression research python neural-network deep-learning convnet keras python tensorflow machine-learning deep-learning tensorflow python r bigdata visualization rstudio pandas pyspark dataset time-series multilabel-classification machine-learning neural-network ensemble-modeling kaggle machine-learning linear-regression cnn convnet machine-learning tensorflow association-rules machine-learning predictive-modeling training model-selection neural-network keras deep-learning deep-learning convnet image-classification predictive-modeling prediction machine-learning python classification predictive-modeling scikit-learn machine-learning python random-forest sampling training recommender-system books python neural-network nlp deep-learning tensorflow python matlab information-retrieval search search-engine deep-learning convnet keras machine-learning python cross-validation sampling machine-learning

1

Рішення для постійної ідентифікації кластеру в Інтернеті?

Дозвольте показати вам приклад гіпотетичної онлайн-програми кластеризації: У момент часу n точок 1,2,3,4 виділяються синьому кластеру A, а точки b, 5,6,7 виділяються червоному кластеру B. Під час n + 1 вводиться нова точка a, яка присвоюється синьому кластеру A, але також призводить до того, що точка b також буде приписана …

11 machine-learning clustering

4

Використання кластеризації в обробці тексту

Привіт, це моє перше питання в стеці Data Science. Я хочу створити алгоритм класифікації тексту. Припустимо, у мене є великий набір тексту та статей. Скажімо, близько 5000 простих текстів. Спочатку використовую просту функцію для визначення частоти всіх чотирьох і вище символьних слів. Потім я використовую це як особливість кожного навчального …

11 text-mining clustering

3

Кращі мови для наукових обчислень [закрито]

Закрито . Це питання має бути більш зосередженим . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно зосередило увагу на одній проблемі, лише відредагувавши цю публікацію . Закрито 5 років тому . Здається, що більшість мов мають деяку кількість бібліотек наукових обчислень. Python має Scipy Rust …

10 efficiency statistics tools knowledge-base machine-learning neural-network deep-learning optimization hyperparameter machine-learning time-series categorical-data logistic-regression python visualization bigdata efficiency classification binary svm random-forest logistic-regression data-mining sql experiments bigdata efficiency performance scalability distributed bigdata nlp statistics education knowledge-base definitions machine-learning recommender-system evaluation efficiency algorithms parameter efficiency scalability sql statistics visualization knowledge-base education machine-learning r python r text-mining sentiment-analysis machine-learning machine-learning python neural-network statistics reference-request machine-learning data-mining python classification data-mining bigdata usecase apache-hadoop map-reduce aws education feature-selection machine-learning machine-learning sports data-formats hierarchical-data-format bigdata apache-hadoop bigdata apache-hadoop python visualization knowledge-base classification confusion-matrix accuracy bigdata apache-hadoop bigdata efficiency apache-hadoop distributed machine-translation nlp metadata data-cleaning text-mining python pandas machine-learning python pandas scikit-learn bigdata machine-learning databases clustering data-mining recommender-system

1

Конвергенція методу k-означає Hartigan-Wong та інших алгоритмів

Я намагаюся зрозуміти різні алгоритми кластеризації k-засобів, які в основному реалізовані в мовному statsпакеті R. Я розумію алгоритм Ллойда та онлайн-алгоритм MacQueen. Я розумію їх так: Алгоритм Ллойда: Спочатку вибираються випадкові спостереження 'k', які будуть служити центроїдами кластерів 'k'. Потім наступні кроки відбуваються в ітерації до сходження центроїдів. Розраховується евклідова …

10 r clustering k-means

3

Аналіз файлів журналу: витяг інформаційної частини з частини значення

Я намагаюся створити набір даних на кількох файлах журналів одного з наших продуктів. Різні файли журналів мають власний макет і власний вміст; Я успішно згрупував їх разом, залишився лише один крок ... Дійсно, журнал "повідомлення" - найкраща інформація. У мене немає вичерпного списку всіх цих повідомлень, і це погана ідея …

10 text-mining clustering

1

Кластеризація даних клієнтів, що зберігаються в ElasticSearch

У мене є купа профілів клієнтів, які зберігаються в еластичний пошуккластер. Ці профілі зараз використовуються для створення цільових груп для нашої підписки на електронну пошту. Цільові групи тепер формуються вручну, використовуючи можливість пошуку гранічних пошуків (наприклад, залучити всіх клієнтів чоловіків віком до 23 років з одним автомобілем та 3 дітьми). …

10 data-mining clustering

2

Кластеризація документів із використанням тем, похідних від розподілу прихованого Діріхле

Я хочу використовувати Latent Dirichlet Allocation для проекту, і я використовую Python з бібліотекою gensim. Знайшовши теми, я хотів би згрупувати документи за допомогою такого алгоритму, як k-засоби (в ідеалі я хотів би використовувати хороший для перекриття кластерів, тому будь-яка рекомендація вітається). Мені вдалося отримати теми, але вони є у …

9 python clustering lda

4

Запропонувати набори навчальних наборів текстів класифікатора

Які вільно доступні набори даних я можу використовувати для тренування класифікатора тексту? Ми намагаємось посилити залучення наших користувачів, рекомендуючи для нього найпов'язаніший вміст, тому ми подумали, що якщо ми класифікуємо наш вміст на основі заздалегідь визначеного пакету слів, ми можемо рекомендувати йому залучати вміст, отримуючи його відгуки про випадкову кількість …

9 machine-learning classification dataset clustering text-mining

Запитання з тегом «clustering»