Questions marquées «clustering»

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Est-il possible de tester si un nombre calculable est rationnel ou entier?

Est-il possible de tester algorithmiquement si un nombre calculable est rationnel ou entier? En d'autres termes, serait-il possible pour une bibliothèque qui implémente des nombres calculables de fournir les fonctions isIntegerou isRational? Je suppose que ce n'est pas possible, et que cela est en...

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algorithme de clustering pour les données non dimensionnelles

J'ai un ensemble de données de milliers de points et un moyen de mesurer la distance entre deux points, mais les points de données n'ont pas de dimensionnalité. je veux un algorithme pour trouver des centres de cluster dans cet ensemble de données. j'imagine que parce que les données n'ont pas de...

machine-learning lg.learning clustering

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Coupe maxi au carré euclidien en faible dimension

Soit points dans le plan R 2 . Considérons un graphique complet avec les points comme sommets et avec des poids de bord de ‖ x i - x j ‖ 2 . Pouvez-vous toujours trouver une réduction de poids d'au moins 2x1,…,xnx1,…,xnx_1, \ldots, x_nR2R2\mathbb{R}^2∥xi−xj∥2‖xi−xj‖2\|x_i - x_j\|^2 du poids total?...

ds.algorithms graph-algorithms application-of-theory max-cut clustering

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Formalisations de clustering autres que K-means pour les données séparables

Les données du monde réel ont parfois un nombre naturel de clusters (essayer de les regrouper en un nombre de clusters inférieur à certains k magiques entraînera une augmentation spectaculaire du coût de clustering). Aujourd'hui, j'ai assisté à une conférence du Dr Adam Meyerson et il a qualifié ce...

lg.learning clustering

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Clustering continu

J'ai donc un problème auquel je suis confronté en ce qui concerne le clustering avec des données en direct et en continu. Étant donné que j'ai un ensemble de données en constante augmentation, je ne sais pas quelle est la meilleure façon d'exécuter un clustering efficace et efficace. J'ai trouvé...

ds.algorithms clustering online-algorithms data-streams

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Bisection d'un ensemble de points en deux sous-ensembles optimaux

Je veux diviser un ensemble de points en deux sous-ensembles de taille égale de sorte que la somme des carrés intra-cluster soit minimisée. Nous pouvons supposer que les points sont dans l'espace euclidien à deux dimensions. J'espère quelque chose de plus rapide qu'un algorithme de clustering...

ds.algorithms approximation-algorithms clustering

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Trouver des vecteurs similaires en temps sub-quadratique

Soit ré: { 0 , 1 }k× { 0 , 1 }k→ Rd:{0,1}k×{0,1}k→Rd:\{0,1\}^k\times \{0,1\}^k \to \mathbb{R} une fonction que nous appelons la fonction de similarité . Des exemples de fonctions de similitude sont la distance cosinus, la norme , la distance de Hamming, la similitude Jaccard, etc.l2l2l_2...

ds.algorithms graph-algorithms clustering