1回答
因此，我正在进行客户细分分析，并通过k-means生成了很少的聚类。K-means被应用于包含8个特征的数据，现在我想进一步分析我的每个集群，以便通过解释哪些特征对所述元素在集群x中的贡献最大来更好地理解它。例如，“年龄”可能是集群0的最高权重特征，而“薪水”是集群1的权重最高的特征。 如果没有意义，请让我知道
浏览 19提问于2019-02-26得票数 1
1回答
从聚类中逆向设计聚类算法
、、、
我有一个由人执行的数据聚类，完全基于他们对系统的知识。对于每个元素，我也有一个特征向量。我不知道这些特征的含义，也不知道人类聚类背后的原因是什么。有没有一种智能的方法来对集群进行逆向工程？也就是说，我如何选择在大多数情况下(
浏览 0提问于2015-11-13得票数 0
我在Scala中有一个包含ArrayBuffer[Actor]类的数组，其中Actor是一个实现Ordered[Actor]特征的类。如何在不手动编码的情况下对此数组进行排序？我知道有一个名为Sorting的对象，但它似乎不起作用，因为ArrayBuffer没有实现/扩展正确的类。
如何对ArrayBuffer[A]类型数组进行
浏览 7提问于2009-12-23得票数 4
回答已采纳
1回答
来自局部二进制模式直方图的特征？
、、、、
我正在尝试根据一些纹理样本的LBP直方图来确定它们之间的相关性。我所能找到的关于这个主题的大多数文献都讨论了测量直方图对之间的距离(例如欧几里德距离)，本质上是将直方图的N个值作为单独的特征，并尝试在N维空间内进行聚类。我不希望将每个值作为单独的特征来处理，因为我希望在分析之前将我的数据与其他纹理特征<
浏览 7提问于2019-10-09得票数 1
1回答
我正在使用ApacheCommonsMath3的类来建模我的矩阵。⎣0.0000 1.2840⎦
PCA过程的下一步是按特征值(按递减顺序)对列进行排序。特别是，由于第二列特征值(1.284)高于第一列(0.4908)，我希望这是第一列
浏览 6提问于2015-07-22得票数 2
回答已采纳
1回答
特征值和特征向量的有效排序方法
、、、、
我用本征元来求解对称矩阵m,的特征系统，给出了如下例子：#include <Eigen/Dense> (-0.08229,0) (-0.994269,0) (0.0682429,0)
知道我的矩阵是对称的，这是对EigenSolver的</
浏览 0提问于2019-05-27得票数 1
回答已采纳
2回答
我是StackExchange的新手，所以如果这不是在StackExhange上提问的正确方式，我很抱歉。在本文中，我希望为以后的研究提出一种方法，即利用主成分分析对特征进行聚类(特征聚类)，然后应用于每个聚类主成分分析。我从这篇论文中得到了这样的想法：本论文。但是，我很难找到关于PCA用于聚类变量(而不是减少变量)的文献。我可
浏览 0提问于2022-05-09得票数 0
1回答
我试图模仿一项包括机器学习在内的研究。在使用高斯分类器之前，研究者使用了特征选择和特征约简两种方法。Class 1: F1 F2 F9Class 3: F1 F5 F10
既然主成分分析或线性判别分析都适用于所有类都
浏览 3提问于2013-11-22得票数 0
回答已采纳
1回答
K我正在训练一个带有144个特征的kNN分类器，并绘制精度与使用的特征数之间的关系图，并得到了这个结果。图形中某些点的准确性下降的原因可能是什么？给出的是验证的准确性。我应该用训练的准确性代替吗？为什么？
我使用ReliefF特征选择算法对特征进行排序。我使用了均值、标准差、均方根、中位数、方差、iqr、mad、zcr<e
浏览 0提问于2017-02-16得票数 2
回答已采纳
4回答
我有一个未排序的特征值向量和一个相关的特征向量矩阵。我想根据排序后的特征值集对矩阵的列进行排序。(例如，如果eigenvalue3移动到eigenvalue2，我希望特征向量矩阵的第3列移动到第2列。)
我知道我可以通过std::sort对O(N log N)中的特征值<em
浏览 2提问于2010-04-22得票数 4
回答已采纳
1回答
我的数据包含了200多个特征和500多个观察。我想根据使它们不同的特点，将观察结果分成若干组。1)进行主成分分析(PCA)，将特征降至二维。现在可以很容易地使用具有这两个维度的k-意思集群来创建集群，但是我不知道这是不是一个好主意，因为所有的组件都丢失了。但话又说回来，如果他们迷路了，他们可能没那么重要？不确定
2)进行主成分分析(PCA)，确定哪些特征值得包
浏览 0提问于2020-05-28得票数 1
回答已采纳
回溯：方法：
在分割数据集(训练:34 MO，测试:6 MO)和减少特征数目之后，主要通过主成分分析( PCA )，我用KFold对不同模型的超参数进行
浏览 3提问于2020-12-18得票数 0
回答已采纳
1回答
在一个关于ML的论文中，我看到卡方分布被用来减少特性的数量。在那篇论文中，特征是词。这篇论文是关于情感分析的，所以我们有“积极”、“否定”和“中性”的范畴。例如，如何处理“好”这个词作为一个功能？从特征集合中排除某些特征意味着什么，因为在这篇文
浏览 0提问于2018-03-04得票数 1
回答已采纳
1回答
你们中有谁知道机器学习的方法或方法的组合，从而能够在决策树的构建过程中集成先验知识吗？
有了“先验知识”，我指的是如果某个特定节点中的某个特性确实对最终的分类负责的信息。想象一下，我们只有很短的时间来测量我们的特征，而在这段时间里，我们有一个特征之间的相关性。如果我们现在再次测量相同的特性，我们可能会而不是得到这些特性之间的相关性，因为它们相互关
浏览 4提问于2016-08-16得票数 2
1回答
我的项目是识别古代硬币。我使用了David Lowe的SIFT算法来提取图像的特征。[siftImage, descriptors, locs] = sift(filteredImg);1)我应该将什么值作为输入提供给神经网络？
浏览 1提问于2011-04-07得票数 1
2回答
我正在尝试使用google分析框架来创建预测分析工具。例如，我想对我的网页访问者进行聚类，等等。一般来说，是否有任何由此框架实现的机器学习算法列表？例如:回归、聚类、分类、特征选择等。感谢您的帮助
浏览 0提问于2015-01-15得票数 0
2回答
我的预测模型中既有分类特征，也有连续特征，我希望选择(和排序)最重要的特征。
我使用一个热编码将所有的分类变量转换为虚拟变量(为了更好地解释我的logistic回归模型)。一方面，我使用LogisticRegression (sklearn)，并通过使用它们的系数对最重要的特征进行排序。通过这种方式，我将分类变量和连续变量都视为
浏览 0提问于2020-01-15得票数 9
回答已采纳
1回答
我确实理解主成分分析。我知道怎么做，以及它实际做了什么。我已经应用了PCA，我的最佳结果显示是两个组件。我确实理解，我的每一个输入现在在每个组件中都起到了部分作用。我不明白的是如何将PCA的结果(在我的例子中是2个组件)提供给机器学习模型？我们如何输入它们呢？例如，当我想对我的特征运行NN时，我只能导航到它们的存储位置并导入它们，但我的PCA分析已经在SPSS中运行，它显示
浏览 2提问于2018-05-12得票数 1
1回答
在我的研究中，我很困惑地决定应该采用哪种特征选择方法，其目的是分析哪些特征在代表人体某一特定状态时是重要的，取决于两类:正常还是非正常。我使用多个传感器来确定一些特征，并计划通过该特征对信号进行特征描述，以尊重患者的病情。
我已经探索了很多文章和博客，关于在将数据分为两类中进行特性选择的最合适的方法。这个<em
浏览 0提问于2021-02-19得票数 0
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
腾讯云开发者
