Mengukur jarak antara distribusi atau variabel, seperti jarak Euclidean antara titik-titik dalam ruang-n.
Saya sedang mempelajari pengenalan pola dan statistik dan hampir setiap buku yang saya buka tentang subjek saya menabrak konsep jarak Mahalanobis . Buku-buku memberikan semacam penjelasan intuitif, tetapi masih belum cukup baik bagi saya untuk benar-benar mengerti apa yang sedang terjadi. Jika...
Saya mulai mencoba-coba penggunaan glmnetdengan LASSO Regression di mana hasil yang saya minati menjadi dikotomis. Saya telah membuat bingkai data mock kecil di bawah ini: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84,...
Saya telah belajar tentang intuisi di balik KL Divergence karena seberapa banyak fungsi distribusi model berbeda dari distribusi teoritis / benar data. Sumber saya membaca selanjutnya mengatakan bahwa pemahaman intuitif 'jarak' antara dua distribusi ini sangat membantu, tetapi tidak harus diambil...
Adakah yang tahu bagaimana cara menentukan apakah poin 7, 16 dan 29 adalah poin yang berpengaruh atau tidak? Saya membaca di suatu tempat bahwa karena jarak Cook lebih rendah dari 1, mereka tidak. Apakah saya benar?
Saya melakukan pengelompokan hierarkis pada data yang telah saya kumpulkan dan diproses dari dump data reddit di Google BigQuery. Proses saya adalah sebagai berikut: Dapatkan 1000 posting terbaru di / r / politik Kumpulkan semua komentar Memproses data dan menghitung n x mmatriks data (n:...
Identik makna, bahwa itu akan menghasilkan hasil yang identik untuk kesamaan peringkat antara vektor u dan satu set vektor V . Saya memiliki model ruang vektor yang memiliki ukuran jarak (jarak euclidean, kesamaan cosinus) dan teknik normalisasi (tidak ada, l1, l2) sebagai parameter. Dari...
Dalam algoritma hutan acak, Breiman (penulis) membangun matriks kesamaan sebagai berikut: Kirimkan semua contoh pembelajaran di setiap pohon di hutan Jika dua contoh mendarat di kenaikan daun yang sama elemen yang sesuai dalam matriks kesamaan dengan 1 Normalisasikan matriks dengan jumlah...
Apakah ada rumus bentuk tertutup untuk (atau semacam ikatan) EMD antara x1∼N(μ1,Σ1)x1∼N(μ1,Σ1)x_1\sim N(\mu_1, \Sigma_1) dan x2∼N(μ2,Σ2)x2∼N(μ2,Σ2)x_2 \sim N(\mu_2, \Sigma_2)
Uji Mantel biasanya diterapkan pada matriks jarak / perbedaan simetris. Sejauh yang saya mengerti, asumsi tes adalah bahwa ukuran yang digunakan untuk mendefinisikan perbedaan harus setidaknya semi-metrik (memenuhi persyaratan standar metrik tetapi bukan ketimpangan segitiga). Dapatkah asumsi...
Saya ingin mengelompokkan data saya secara hierarkis, tetapi daripada menggunakan jarak Euclidean, saya ingin menggunakan korelasi. Juga, karena koefisien korelasi berkisar dari -1 hingga 1, dengan -1 dan 1 menunjukkan "peraturan bersama" dalam penelitian saya, saya memperlakukan -1 dan 1 sebagai d...
Saya ingin melakukan pengelompokan K-means pada objek yang saya miliki, tetapi objek tidak digambarkan sebagai titik dalam ruang, yaitu dengan objects x featuresdataset. Namun, saya dapat menghitung jarak antara dua objek (didasarkan pada fungsi kesamaan). Jadi, saya membuang matriks jarak objects...
Saya memiliki dua fungsi kepadatan probabilitas dari distribusi normal: f1( x1|μ1, σ1) = 1σ12 π--√e- ( x - μ1)22 σ21f1(x1|μ1,σ1)=1σ12πe-(x-μ1)22σ12f_1(x_1 \; | \; \mu_1, \sigma_1) = \frac{1}{\sigma_1\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_1)^2}{2\sigma_1^2} } dan f2( x2|μ2, σ2) = 1σ22 π--√e- ( x -...
Kebanyakan algoritma pengelompokan dan pengurangan dimensi klasik (pengelompokan hierarkis, analisis komponen utama, k-means, peta pengorganisasian sendiri ...) dirancang khusus untuk data numerik, dan data inputnya dipandang sebagai titik dalam ruang euclidean. Ini tentu saja merupakan masalah,...
Tolong, buktikan bahwa jika kita memiliki dua variabel (ukuran sampel yang sama) dan Y dan varians dalam X lebih besar dari pada Y , maka jumlah perbedaan kuadrat (yaitu, jarak Euclidean kuadrat) antara titik data dalam X juga lebih besar dari bahwa dalam Y
Saya perlu menghitung jarak sampel Mahalanobis dalam R antara setiap pasangan pengamatan dalam matriks kovariat . Saya memerlukan solusi yang efisien, yaitu hanya jarak yang dihitung, dan lebih baik diimplementasikan dalam C / RCpp / Fortran dll. Saya berasumsi bahwa , matriks kovarian populasi,...
Saya menggunakan KL Divergence sebagai ukuran ketidaksamaan antara 2 p.m.f.p.m.f.p.m.f. PPP dan QQQ . DKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiDKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiD_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^N \ln \left( \frac{P_i}{Q_i} \right) P_i =−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=-\sum...
Saya memiliki dua set data (sumber dan data target) yang mengikuti distribusi yang berbeda. Saya menggunakan MMD - yang merupakan distribusi jarak non-parametrik - untuk menghitung distribusi marginal antara sumber dan data target. sumber data, Xs data target, Xt Matriks adaptasi A * Data yang...
Saya melakukan proyek analisis data yang melibatkan penyelidikan waktu penggunaan situs web sepanjang tahun. Apa yang ingin saya lakukan adalah membandingkan seberapa "konsisten" pola penggunaannya, katakanlah, seberapa dekat mereka dengan suatu pola yang melibatkan penggunaannya selama 1 jam...
Saya akan menggunakan KL divergence dalam kode python saya dan saya mendapatkan tutorial ini . Pada tutorial itu, untuk mengimplementasikan KL divergence cukup sederhana. kl = (model * np.log(model/actual)).sum() Seperti yang saya pahami, distribusi probabilitas modeldan actualharus <=...
Saya telah menatap halaman wikipedia untuk korelasi jarak di mana tampaknya ditandai oleh bagaimana hal itu dapat dihitung. Sementara saya bisa melakukan perhitungan, saya berjuang untuk mendapatkan ukuran korelasi jarak dan mengapa perhitungannya terlihat seperti itu. Apakah ada (atau banyak)...