Запитання з тегом «k-means»

Я хотів би кодувати kmeans, що кластеруються в python, використовуючи панди та scikit learn. Для того, щоб вибрати хороший k, я хотів би зашифрувати статистику прогалини від Tibshirani та ін 2001 ( pdf ). Мені хотілося б знати, чи можу я використати результат inertia_ від scikit і адаптувати статистичну формулу …

9 clustering  python  k-means  scikit-learn  metric 

Я працюю над деяким програмним забезпеченням, яке повинно визначати місця в реальному світі (камери швидкості руху) з кількох звітів на основі GPS . Користувач буде керувати автомобілем, коли повідомляє про місцеположення, тому звіти є дуже неточними. Щоб вирішити цю проблему, я повинен кластерувати звіти про одне і те саме місце …

9 k-means  expectation-maximization  point-estimation 

Хтось знає хороший метод визначити, чи кластеризація за допомогою kmeans навіть підходить? Тобто, що робити, якщо ваш зразок насправді однорідний? Я знаю, що щось на зразок моделі суміші (через mclust в R) надасть статистику відповідності для випадку кластеру 1: k, але, схоже, для всіх методів оцінки kmeans потрібні принаймні 2 …

9 r  clustering  k-means 

Припустимо, у мене є один зразок частоти 4 можливих подій: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 і я маю очікувані ймовірності моїх подій: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 За допомогою суми спостережуваних частот моїх чотирьох подій (18) …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Згідно з wiki, найпоширенішим критерієм конвергенції є "призначення не змінилося". Мені було цікаво, чи може відбуватися їзда на велосипеді, якщо ми будемо використовувати такий критерій конвергенції? Буду радий, якщо хтось вказав на посилання на статтю, яка дає приклад їзди на велосипеді або доведе, що це неможливо.

9 clustering  algorithms  k-means