Pertanyaan yang diberi tag model-based-clustering

12

Metode cluster kuat untuk data campuran di R

Saya mencari untuk mengelompokkan satu set data kecil (64 pengamatan dari 4 variabel interval dan satu variabel kategori tiga faktor). Sekarang, saya cukup baru dalam analisis klaster, tetapi saya sadar bahwa telah ada banyak kemajuan sejak zaman ketika hierarkis clustering atau k-means adalah...

clustering model-based-clustering mixed-type-data

11

Pemilihan model Mclust

Paket R mclustmenggunakan BIC sebagai kriteria untuk pemilihan model klaster. Dari pemahaman saya, model dengan BIC terendah harus dipilih daripada model lain (jika Anda hanya peduli tentang BIC). Namun, ketika nilai BIC semuanya negatif, Mclustfungsi tersebut default ke model dengan nilai BIC...

r clustering gaussian-mixture bic model-based-clustering

8

Apa perbedaan utama antara analisis Taxometrik (misalnya, MAXCOV, MAXEIG) dan analisis Kelas Laten?

Penelitian terbaru telah berusaha untuk menentukan apakah konstruksi psikologis tertentu adalah dimensi laten atau taksononik (yaitu, termasuk takson atau kelas). Sebagai contoh, para peneliti mungkin tertarik untuk mencari tahu apakah ada "kelas" tertentu dari orang-orang yang lebih mungkin...

clustering latent-variable psychology latent-class model-based-clustering

8

Klaster data clickstream

Baru-baru ini saya memasuki bidang pembelajaran mesin dan proyek yang sedang saya kerjakan mengharuskan saya untuk mengelompokkan pengguna berdasarkan urutan mereka mengunjungi halaman web di situs web. Saya punya data dalam bentuk: ['user_id', 1, 2, 4, 6, 3, 7, 3, 2, 4...] Di mana setiap angka...

clustering unsupervised-learning model-based-clustering

8

Mengapa model statistik cocok jika diberi set data yang sangat besar?

Proyek saya saat ini mungkin mengharuskan saya untuk membuat model untuk memprediksi perilaku sekelompok orang tertentu. set data pelatihan hanya berisi 6 variabel (id hanya untuk tujuan identifikasi): id, age, income, gender, job category, monthly spend di mana monthly spendadalah variabel...

modeling large-data overfitting clustering algorithms error spatial r regression predictive-models linear-model average measurement-error weighted-mean error-propagation python standard-error weighted-regression hypothesis-testing time-series machine-learning self-study arima regression correlation anova statistical-significance excel r regression distributions statistical-significance contingency-tables regression optimization measurement-error loss-functions image-processing java panel-data probability conditional-probability r lme4-nlme model-comparison time-series probability probability conditional-probability logistic multiple-regression model-selection r regression model-based-clustering svm feature-selection feature-construction time-series forecasting stationarity r distributions bootstrap r distributions estimation maximum-likelihood garch references probability conditional-probability regression logistic regression-coefficients model-comparison confidence-interval r regression r generalized-linear-model outliers robust regression classification categorical-data r association-rules machine-learning distributions posterior likelihood r hypothesis-testing normality-assumption missing-data convergence expectation-maximization regression self-study categorical-data regression simulation regression self-study self-study gamma-distribution modeling microarray synthetic-data