k-means adalah metode untuk mempartisi data ke dalam kluster dengan menemukan sejumlah cara, k, st ketika data ditugaskan ke kluster dengan rata-rata terdekat, jumlah kluster w / i kuadrat diminimalkan
K-means adalah metode yang banyak digunakan dalam analisis cluster. Dalam pemahaman saya, metode ini TIDAK memerlukan asumsi APAPUN, yaitu, beri saya dataset dan jumlah cluster yang ditentukan sebelumnya, k, dan saya hanya menerapkan algoritma ini yang meminimalkan jumlah kesalahan kuadrat (SSE),...
Saya tahu bahwa k-means tidak diawasi dan digunakan untuk pengelompokan dll dan bahwa k-NN diawasi. Tapi saya ingin tahu perbedaan konkret antara
Saya punya aplikasi di mana akan berguna untuk mengelompokkan dataset yang berisik sebelum mencari efek subkelompok di dalam kluster. Saya pertama kali melihat PCA, tetapi dibutuhkan ~ 30 komponen untuk mencapai 90% dari variabilitas, jadi pengelompokan hanya pada beberapa PC akan membuang banyak...
Bagaimana Anda tahu jika data Anda (dimensi tinggi) menunjukkan pengelompokan yang cukup sehingga hasil dari kmeans atau algoritma pengelompokan lainnya benar-benar bermakna? Khususnya untuk algoritma k-means, berapa banyak pengurangan dalam varians dalam-cluster yang seharusnya ada untuk hasil...
Saya menggunakan R untuk melakukan pengelompokan K-means. Saya menggunakan 14 variabel untuk menjalankan K-means Apa cara yang bagus untuk memplot hasil K-means? Apakah ada implementasi yang ada? Apakah memiliki 14 variabel menyulitkan merencanakan hasilnya? Saya menemukan sesuatu yang...
Apakah ada tujuan khusus dalam hal efisiensi atau fungsionalitas mengapa algoritma k-means tidak menggunakan misalnya cosine (dis) kesamaan sebagai metrik jarak, tetapi hanya dapat menggunakan norma Euclidean? Secara umum, akankah metode K-means patuh dan benar ketika jarak selain Euclidean...
Ini adalah praktik umum untuk menerapkan PCA (analisis komponen utama) sebelum algoritma pengelompokan (seperti k-means). Diyakini bahwa ini meningkatkan hasil pengelompokan dalam praktik (pengurangan kebisingan). Namun saya tertarik pada studi komparatif dan mendalam tentang hubungan antara PCA...
Kami menemukan pusat-pusat klaster dan menetapkan poin ke k tempat-tempat klaster yang berbeda dalam klaster k-means yang merupakan algoritma yang sangat terkenal dan ditemukan hampir di setiap paket pembelajaran mesin di internet. Tetapi bagian yang hilang dan paling penting menurut saya adalah...
Saya telah mempelajari algoritma untuk pengelompokan data (pembelajaran tanpa pengawasan): EM, dan k-means. Saya terus membaca yang berikut: k-means adalah varian EM, dengan asumsi bahwa kluster adalah bola. Adakah yang bisa menjelaskan kalimat di atas? Saya tidak mengerti apa arti bola, dan...
Apa saja langkah pra-pemrosesan (disarankan) terbaik sebelum melakukan
Saya menemukan tutorial ini , yang menunjukkan bahwa Anda harus menjalankan fungsi skala pada fitur sebelum pengelompokan (saya percaya itu mengubah data menjadi z-skor). Saya bertanya-tanya apakah itu perlu. Saya bertanya sebagian besar karena ada titik siku yang bagus ketika saya tidak menskala...
Saya memiliki dataset X yang memiliki 10 dimensi, 4 di antaranya adalah nilai diskrit. Faktanya, keempat variabel diskrit tersebut adalah ordinal, yaitu nilai yang lebih tinggi menyiratkan semantik yang lebih tinggi / lebih baik. 2 dari variabel-variabel diskrit ini bersifat kategorikal dalam arti...
Latar Belakang : Saya ingin mengklasifikasikan area perumahan kota ke dalam kelompok berdasarkan karakteristik sosial-ekonomi mereka, termasuk kepadatan unit perumahan, kepadatan populasi, area ruang hijau, harga perumahan, jumlah sekolah / pusat kesehatan / pusat penitipan anak, dll. Saya ingin...
Saya memiliki masalah berikut: Saya memiliki daftar kata yang sangat panjang, mungkin nama, nama keluarga, dll. Saya perlu mengelompokkan daftar kata ini, sehingga kata-kata yang serupa, misalnya kata-kata dengan jarak pengeditan (Levenshtein) yang serupa muncul di cluster yang sama. Misalnya...
Saya akan menjelaskan masalah saya dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin memprediksi penghasilan seseorang yang diberikan beberapa atribut: {Usia, Jenis Kelamin, Negara, Wilayah, Kota}. Anda memiliki dataset pelatihan seperti itu train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...
Saya ingin memahami, apa perbedaan implementasi utama antara algoritma klaster standar dan k-means. Dalam setiap langkah, k-means menghitung jarak antara vektor elemen dan centroid cluster, dan menugaskan kembali dokumen ke cluster ini, yang centroid adalah yang terdekat. Kemudian, semua centroid...
Saya perlu menggunakan variabel biner (nilai 0 & 1) dalam k-means. Tetapi k-means hanya bekerja dengan variabel kontinu. Saya tahu beberapa orang masih menggunakan variabel-variabel biner ini dalam k-means mengabaikan fakta bahwa k-means hanya dirancang untuk variabel kontinu. Bagi saya ini...
Saya memiliki beberapa poin dalam , dan saya ingin mengelompokkan poin sehingga:R halX= { x1, . . . , xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RhalRhalR^p Setiap cluster berisi jumlah elemen . (Asumsikan bahwa jumlah cluster dibagi .)nXXXnnn Setiap cluster "kohesif spasial" dalam beberapa hal, seperti...
Saya memiliki tabel transfer data antara node yang berbeda. Ini adalah basis data yang sangat besar (dengan hampir 40 juta transfer). Salah satu atribut adalah jumlah byte (nbytes) transfer yang berkisar dari 0 byte hingga 2 tera byte. Saya ingin mengelompokkan nbytes sehingga diberikan k cluster...
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...