unsupervised-learning

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    是否將Tensorflow中的所有內容都實現爲NN？

    例如，Kmeans聚類 - 它是作爲神經網絡算法實現的嗎？
    tensorflow neural-network unsupervised-learning 2017-08-24

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    使用k模式輸出來預測

    我對歷史數據的分類變量執行了k模式聚類。我做了聚類，因爲我想看看數據落入了什麼樣的簇。現在我有了輸出，如果有新數據進來，有什麼方法可以預測它會落入的羣集。 一種方法可能是，因爲我有每行的數據和它所屬的集羣，我可以將它用作列車數據並進行監督式學習。但我想知道是否有任何可能的方法存在，我可以使用現有的輸出變量來預測（半監督學習） 我可能無法共享任何數據或輸出，因爲我工作一個客戶，但如何處理的任何方向將
    r cluster-analysis unsupervised-learning 2017-10-16

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    使用scala數據幀中的最小值和最大值來尋找正常值

    我有一個39列的數據幀，每列都有不同的正常範圍。 通過使用正常範圍，我想找出正常值，並把0否則把1. 這是我所做的，但我想爲39列做。 val test :(Double => Double) = (value: Double) => { if(value >= 45 && value <= 62) 0 else 1 } 但我不明白如何使用不同的值到每一列。 用於離：
    scala dataset spark-dataframe user-defined-functions unsupervised-learning 2017-08-28

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    相同數據和簇數的不同輪廓分數

    我想使用輪廓分數爲我的數據集選擇最佳數量的簇。我的數據集是關於2,000多個品牌的信息，包括購買此品牌的客戶數量，品牌的銷售量以及品牌在各類別下銷售的商品數量。 由於我的數據集非常稀疏，因此我在集羣之前使用了MaxAbsScaler和TruncatedSVD。 我使用的聚類方法是k-means，因爲我最熟悉這個（我會感謝你對其他聚類方法的建議）。 當我將羣集數量設置爲80並運行k均值時，每次都得到
    python cluster-analysis k-means unsupervised-learning silhouette 2017-08-29

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    caffe中的基準對象 - 無監督網絡

    從準備咖啡網絡數據的腳本中，下面的一段代碼將圖像（表示圖像的numpy數組）轉換爲基準對象。 datum = caffe_pb2.Datum( channels=3, width=224, height=224, label=label, data=np.rollaxis(img, 2).tostring()) 如果網絡監督的，你只是創
    machine-learning neural-network deep-learning caffe unsupervised-learning 2017-08-29

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    R中的k模式集羣返回不同的集羣大小，每次運行

    我正在使用K-Mode集羣來對分類數據進行集羣，但是當我用相同數量的集羣聚集數據時，它每次都返回不同的集羣大小 我期待如果我使用相同的數據和相同數量的羣集運行它，羣集大小將始終是固定的 我做錯了什麼？ library(klaR) mysample=read.csv("sample_to_cluster.csv") results1 <-kmodes(mysample[,2:ncol(mysam
    r machine-learning cluster-analysis unsupervised-learning 2017-07-18

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    根據以往觀察到的分組排列最佳數據分組

    幫我解決這個問題： 我想弄清楚如何分組這些動物。 比方說，你每天都會觀察到一組動物像朋友一樣閒逛。 你想找出最好的方法來根據他們最喜歡的人自己分組。 爲了說明這一點，你觀察： 今天，你看到這些動物冷了起來： {大象老虎長頸鹿孔雀} 你看到這些第二天： {長頸鹿孔雀大象獅子猴} 然後第二天： {大象老虎鬣狗犀牛} 從這個 所以，你可能會認爲大象和TH e Tiger是好朋友，因爲他們在兩個不同的場合
    algorithm machine-learning supervised-learning unsupervised-learning bigdata 2017-07-18

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    ELKI：在運行k-means之前執行min-max規範化

    我在我的Java項目中使用了ELKI提供的k-means實現之一。 我想在實際運行k-means之前運行min-max規範化，但我不明白什麼是使用庫API來完成它的正確方法。 有人能指引我正確的方向嗎？
    cluster-analysis normalization data-mining unsupervised-learning elki 2017-09-07

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    對於稀疏數據，訓練LDA（潛在Dirichlet分配）並預測新文檔的更快方法是什麼？

    關於訓練LDA： 當我們試圖實現LDA，我們需要構建一個詞 - 文檔矩陣，但該矩陣是稀疏的數據，因爲我們的令牌字典是非常大的（有的數百萬字），並且一個文檔有一小組令牌（〜1000 - 10000個字），因此在文檔 - 文檔矩陣中，它具有很多0值，並且需要更長時間來訓練模型。那麼我們怎樣才能更快？ 關於預測新文件： 訓練後，現在我們有一個新的LDA模型，所以我們可以用它來預測哪些主題一個新的文件。但
    apache-spark machine-learning cluster-analysis lda unsupervised-learning 2017-09-26

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    聚類時間事件

    我有一個關於使用點雲的聚集來執行聚類的問題，其中一個維度 - 代表時間 - 有點受到保護。 爲了使超清晰，考慮這個視頻 用肉眼人們可以看到一些濃密雲層飛來飛去像蚊子，它們可能代表幾件事情進入和離開現場。現在假設我們有一個3維點（X，Y，時間）的數組，並應用一些天真的集羣（比如DBSCAN） 現在聚類相當不錯，除了會議事件在考慮相同的羣集，提出了X軌跡。現在，如果有不同的方式來處理第三個座標，也許人
    cluster-analysis dbscan unsupervised-learning video-tracking 2017-08-09
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