Запитання з тегом «distance»

У мене є два набори даних (вихідні та цільові дані), які слідують за різним розподілом. Я використовую MMD - це непараметричний розподіл відстані - для обчислення граничного розподілу між вихідними та цільовими даними. вихідні дані, Xs цільові дані, Xt адаптаційна матриця A * Прогнозовані дані, Zs = A '* Xs …

15 machine-learning  distributions  distance  feature-construction  domain-adaptation 

Я займаюся проектом аналізу даних, який передбачає вивчення часу використання веб-сайтів протягом року. Що я хотів би зробити, це порівняти, наскільки "послідовними" є схеми використання, скажімо, наскільки вони близькі до тієї схеми, яка передбачає використання її протягом 1 години один раз на тиждень, або тієї, що передбачає використання її протягом …

14 distributions  distance  frequency  comparison 

Я дивився на сторінку вікіпедії для кореляції відстаней, де, здається, характеризується тим, як це можна обчислити. Хоча я міг робити обчислення, я намагаюся визначити, які заходи кореляції відстані і чому розрахунки виглядають так, як вони роблять. Чи є (або багато) більш інтуїтивна характеристика кореляції відстані, яка могла б допомогти мені …

14 correlation  distance  intuition  distance-covariance 

Я використовую означає кластеризацію для голосу кластера динаміків. Коли я порівнюю висловлювання з кластерними даними динаміків, я отримую (евклідову відстань) середнє спотворення. Ця відстань може бути в межах . Я хочу перетворити цю відстань у показник подібності . Підкажіть будь ласка про те, як я можу цього досягти.kkk[0,∞][0,∞][0,\infty][0,1][0,1][0,1]

13 clustering  k-means  distance  euclidean 

Вивчаючи відстань Кульбека - Лейблера, ми дізнаємось дуже швидко дві речі: це те, що вона не поважає ані трикутної нерівності, ані симетрії, необхідних властивостей метрики. Моє запитання - чи є якась метрика функцій щільності ймовірності, яка б відповідала всім обмеженням метрики .

13 distributions  distance  metric 

Для ієрархічної кластеризації я часто бачу наступні дві "метрики" (вони точно не говорять) для вимірювання відстані між двома випадковими змінними і : \ newcommand {\ Cor} {\ mathrm {Cor}} \ begin {align} d_1 (X, Y) & = 1- | \ Cor (X, Y) |, \\ d_2 (X, Y) & = …

13 correlation  clustering  distance  metric 

Я розумію міркування щодо нормалізації стовпців, оскільки це призводить до того, що характеристики зважуються однаково, навіть якщо вони не вимірюються в одній шкалі - проте, часто в найближчій сусідній літературі обидва стовпці та рядки нормалізуються. Для чого / для чого нормалізувати рядки? Зокрема, як результат нормалізації рядків впливає на подібність …

13 normalization  distance  similarities  k-nearest-neighbour 

У мене 17 числових і 5 двійкових (0-1) змінних, з 73 вибірками в моєму наборі даних. Мені потрібно запустити аналіз кластеру. Я знаю, що відстань Gower - це хороший показник для наборів даних із змішаними змінними. Однак я не міг зрозуміти, як відстань Гоувера обчислює різницю між бінарними змінними . …

13 clustering  distance  mixed-type-data 

Я маю понад 3000 векторів на двовимірній сітці з приблизно рівномірним дискретним розподілом. Деякі пари векторів виконують певну умову. Примітка: умова стосується лише пар векторів, а не окремих векторів. У мене є список близько 1500 таких пар, назвемо це групою 1. Група 2 містить усі інші векторні пари. Хочу з’ясувати, …

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

Припустимо, у мене є суміш кінцево багатьох гасівців із відомими вагами, засобами та стандартними відхиленнями. Засоби не рівні. Середнє та стандартне відхилення суміші можна зрозуміти, звичайно, оскільки моменти є середньозваженими середніми моментами компонентів. Суміш не є нормальним розподілом, але наскільки це далеко від нормального? Наведене вище зображення показує щільність ймовірності …

12 normal-distribution  mixture  distance 

Я не знаю, яку функцію відстані між особами використовувати у випадку номінальних (не упорядкованих категоричних) атрибутів. Я читав підручник, і вони пропонують функцію простого узгодження, але деякі книги пропонують мені змінити номінальний на двійкові атрибути і використовувати коефіцієнт Жаккарда . Однак що робити, якщо значення номінального атрибута не дорівнюють 2? …

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

Колега має функцію і для наших цілей це чорний ящик. Функція вимірює подібність s ( a , b ) двох об'єктів.сsss ( a , b )s(a,b)s(a,b) Ми точно знаємо, що має такі властивості:сss Оцінки подібності - це реальні числа від 0 до 1, включно. Тільки об'єкти, які є самоідентичними, мають …

11 kernel-trick  distance  similarities  rbf-kernel 

Я маю коваріаційну матрицю і хочу розділити змінні на кластери за допомогою ієрархічної кластеризації (наприклад, для сортування матриці коваріації).kn × nн×нn \times nккk Чи існує типова функція відстані між змінними (тобто між стовпцями / рядками матриці квадратної коваріації)? Або якщо їх більше, чи є хороша довідка по темі?

11 clustering  covariance  distance-functions  distance 

Я не є екологом громади, але сьогодні працюю над даними екології громади. Те, що я не міг зрозуміти, окрім математики цих відстаней, - це критерії для кожної дистанції, яку потрібно використати, і в яких ситуаціях вона може бути застосована. Наприклад, що використовувати з даними підрахунку? Як перетворити кут нахилу між …

11 distance  euclidean 

Останнім часом я багато читав про динамічне викривлення часу (DTW). Я дуже здивований, що взагалі немає літератури про застосування ДТВ до нерегулярних часових рядів, або, принаймні, я не міг її знайти. Чи може хто-небудь дати мені посилання на щось, що стосується цього питання, чи, можливо, навіть його реалізацію?

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