Preguntas etiquetadas con clustering

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Agrupamiento dinámico de deformación de tiempo

¿Cuál sería el enfoque para usar Dynamic Time Warping (DTW) para realizar la agrupación de series de tiempo? He leído sobre DTW como una forma de encontrar similitudes entre dos series de tiempo, mientras que podrían cambiarse en el tiempo. ¿Puedo usar este método como una medida de similitud para...

time-series clustering
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Serie de tiempo 'agrupamiento' en R

Tengo un conjunto de datos de series de tiempo. Cada serie cubre el mismo período, aunque las fechas reales en cada serie de tiempo pueden no "alinearse" exactamente. Es decir, si las series temporales se leyeran en una matriz 2D, se vería así: date T1 T2 T3 .... TN 1/1/01 100 59 42 N/A 2/1/01...

r time-series clustering cointegration
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¿Cómo seleccionar un método de agrupación? ¿Cómo validar una solución de clúster (para garantizar la elección del método)?

Uno de los mayores problemas con el análisis de conglomerados es que es posible que tengamos que derivar conclusiones diferentes cuando nos basamos en diferentes métodos de agrupación utilizados (incluidos diferentes métodos de vinculación en la agrupación jerárquica). Me gustaría saber su opinión...

clustering validation model-evaluation hierarchical-clustering
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¿Por qué hay una diferencia entre calcular manualmente un intervalo de confianza del 95% de regresión logística y usar la función confint () en R?

Queridos todos, he notado algo extraño que no puedo explicar, ¿verdad? En resumen: el enfoque manual para calcular un intervalo de confianza en un modelo de regresión logística y la función R confint()dan resultados diferentes. He estado pasando por la regresión logística aplicada de Hosmer &...

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Cómo lidiar con datos jerárquicos / anidados en el aprendizaje automático

Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este 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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Calcular la repetibilidad de los efectos de un modelo más antiguo

Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit =

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