Perguntas com a marcação «clustering»

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R / mgcv: Por que os produtos tensores te () e ti () produzem superfícies diferentes?

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
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Seleção do modelo Mclust

O pacote R mclustusa o BIC como critério para a seleção do modelo de cluster. Pelo meu entendimento, um modelo com o menor BIC deve ser selecionado em relação a outros modelos (se você se importa apenas com o BIC). No entanto, quando os valores do BIC são todos negativos, a Mclustfunção é...

r clustering gaussian-mixture bic model-based-clustering
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Atribuir pesos a variáveis ​​na análise de cluster

Quero atribuir pesos diferentes às variáveis ​​em minha análise de cluster, mas meu programa (Stata) parece não ter uma opção para isso, então preciso fazê-lo manualmente. Imagine 4 variáveis ​​A, B, C, D. Os pesos para essas variáveis ​​devem ser w(A)=50% w(B)=25% w(C)=10% w(D)=15% Eu estou...

clustering stata
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Usando o pacote de estatísticas em R para agrupar kmeans

Estou tendo dificuldades para entender um ou dois aspectos do pacote de cluster. Estou seguindo o exemplo do Quick-R de perto, mas não entendo um ou dois aspectos da análise. Eu incluí o código que estou usando para este exemplo em particular. ## Libraries library(stats) library(fpc) ##...

r clustering
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O que aconteceu com a Fuzzy Logic?

A lógica difusa parecia uma área ativa de pesquisa em aprendizado de máquina e mineração de dados quando eu estava na faculdade (início dos anos 2000). Os sistemas de inferência difusa, c-meios difusos, versões difusas das várias redes neurais e arquiteturas de máquinas de vetores de suporte...

fuzzy fuzzy-c-means-clustering