Вопросы с тегом «k-means»

133

Кластеризация K-средних для смешанных числовых и категориальных данных

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...

51

Кластеризация координат географического местоположения (широта, длинные пары)

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,...

machine-learning python clustering k-means geospatial

29

Почему xgboost намного быстрее, чем sklearn GradientBoostingClassifier?

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...

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

23

K-означает некогерентное поведение, выбирая K с помощью метода Elbow, BIC, объяснение дисперсии и силуэт

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...

clustering k-means

17

K-means: Какие есть хорошие способы выбрать эффективный набор начальных центроидов?

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...

data-mining clustering k-means

16

сделать морскую карту тепла больше

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...

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

15

K-средства против онлайн K-средства

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...

clustering algorithms k-means

14

Быстрый k-означает, как алгоритм для 10 ^ 10 баллов?

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...

clustering k-means

11

Существуют ли хорошие готовые языковые модели для Python?

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...

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

10

Сходимость в методе К-средних Хартиган-Вонга и других алгоритмах

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...

r clustering k-means