Questions marquées «clustering»

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Regroupement des données spatiales dans R

J'ai un ensemble de données mensuelles sur la température de surface de la mer (SST) et je souhaite appliquer une méthodologie de cluster pour détecter les régions avec des modèles SST similaires. J'ai un ensemble de fichiers de données mensuels de 1985 à 2009 et je souhaite appliquer le clustering...

r clustering spatial
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Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?

J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...

r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf
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Pouvez-vous comparer différentes méthodes de clustering sur un ensemble de données sans vérité de fond par validation croisée?

Actuellement, j'essaie d'analyser un ensemble de données de document texte qui n'a aucune vérité fondamentale. On m'a dit que vous pouvez utiliser la validation croisée k-fold pour comparer différentes méthodes de clustering. Cependant, les exemples que j'ai vus dans le passé utilisent une vérité...

machine-learning clustering cross-validation unsupervised-learning
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Test exact de Fisher et distribution hypergéométrique

Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, c'est une simplification drastique, mais je ne...

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k-means || alias K-Means évolutif ++

Bahman Bahmani et al. a introduit k-means ||, qui est une version plus rapide de k-means ++. Cet algorithme est tiré de la page 4 de leur article , Bahmani, B., Moseley, B., Vattani, A., Kumar, R., et Vassilvitskii, S. (2012). K-means évolutif ++. Actes de la dotation VLDB , 5 (7), 622-633....

clustering k-means