Perguntas com a marcação «clustering»

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Clustering dinâmico de distorção do tempo

Qual seria a abordagem para usar o Dynamic Time Warping (DTW) para executar o agrupamento de séries temporais? Eu li sobre o DTW como uma maneira de encontrar semelhança entre duas séries temporais, enquanto elas poderiam ser alteradas no tempo. Posso usar esse método como uma medida de...

time-series clustering
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Séries temporais 'clustering' em R

Eu tenho um conjunto de dados de séries temporais. Cada série cobre o mesmo período, embora as datas reais de cada série cronológica nem sempre sejam exatamente alinhadas. Ou seja, se as séries temporais fossem lidas em uma matriz 2D, seria algo como isto: date T1 T2 T3 .... TN 1/1/01 100 59 42...

r time-series clustering cointegration
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Como selecionar um método de clustering? Como validar uma solução de cluster (para garantir a escolha do método)?

Um dos maiores problemas com a análise de cluster é que podemos ter que tirar conclusões diferentes quando baseamos nos diferentes métodos de cluster usados ​​(incluindo diferentes métodos de ligação no cluster hierárquico). Gostaria de saber sua opinião sobre isso - qual método você selecionará e...

clustering validation model-evaluation hierarchical-clustering
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Por que existe uma diferença entre calcular manualmente um intervalo de confiança de 95% da regressão logística e usar a função confint () em R?

Caro pessoal, notei algo estranho que não sei explicar, não é? Em resumo: a abordagem manual para calcular um intervalo de confiança em um modelo de regressão logística e a função R confint()fornecem resultados diferentes. Eu tenho passado pela regressão logística aplicada de Hosmer & Lemeshow...

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Como lidar com dados hierárquicos / aninhados no aprendizado de máquina

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2,...

regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials
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Cálculo da repetibilidade dos efeitos de um modelo mais antigo

Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the...

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit