Вопросы с тегом «partitioning»

42
Как сделать обнаружение сообщества в взвешенной социальной сети / графике?

Мне интересно, может ли кто-нибудь предложить хорошие отправные точки, когда дело доходит до обнаружения сообщества / разбиения / кластеризации графа на графе, который имеет взвешенные , ненаправленные ребра. У рассматриваемого графа приблизительно 3 миллиона ребер, и каждое ребро выражает степень...

22
Как разделить набор данных для прогнозирования временных рядов?

У меня есть исторические данные о продажах из пекарни (ежедневно, более 3 лет). Теперь я хочу построить модель для прогнозирования будущих продаж (используя такие функции, как день недели, переменные погоды и т. Д.). Как я должен разделить набор данных для подбора и оценки моделей? Должен ли он...

15
Разбиение деревьев в R: партия против rpart

Прошло много времени с тех пор, как я посмотрел на разделение деревьев. В прошлый раз, когда я делал подобные вещи, мне нравилась вечеринка в R (созданная Hothorn). Идея условного вывода через выборку имеет для меня смысл. Но у rpart тоже была апелляция. В текущем приложении (я не могу дать...

12
Разница в реализации бинарных разбиений в деревьях решений

Мне интересно узнать о практической реализации бинарного разбиения в дереве решений - поскольку оно относится к уровням категориального предиктора .XjXjX{j} В частности, я часто буду использовать какую-то схему выборки (например, пакетирование, передискретизация и т. Д.) При построении прогнозной...

11
Работает ли модульность сети Ньюмана для взвешенных графов со знаком?

Модульность графа определяется на его странице в Википедии . В другом посте кто-то объяснил, что модульность можно легко вычислить (и максимизировать) для взвешенных сетей, поскольку матрица смежности может содержать оцененные связи. Тем не менее, я хотел бы знать, будет ли это работать со...

10
R линейная регрессия категориальной переменной «скрытое» значение

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод,...