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UPGMA와 같은 모든 휴리스틱 접근법은 반복 분석에서 다른 결과를 제공 할 수 있습니까?

모든 발견 적 접근 방법을 알고 싶습니다. 그러나 그룹이 많이 정의되지 않은 경우 구체적으로 UPGMA 또는 유사 전파가 반복 분석에서 다른 결과를 제공 할 수 있습니다. 휴리스틱 접근법은 최적을 보장 할 수없는 실용적인 방법이므로 명확한 최적이없는 경우 각각의 반복 분석에서 서로 다른 솔루션을 얻을 수 있다는 것이 가능한가? 따라서이 방법이 모든 발견 적

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R 언어의 분산 결과가 다릅니다

61 개 항목이있는 데이터 세트가 있습니다. 내가하려는 것은 분산을 계산하는 것입니다. 나는 두 가지 방법으로 그 일을하고 있지만 다른 $ var에 X = E (X^{2}) 다음됩니다 첫번째 방법 - (EX)^{2} $ 그래서 > c = 0 > for(year in females$Salary) + c = c + (year^2) > (c/length

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지원 벡터 머신 모델은 얼마나 구체적이어야합니까?

SVM을 사용할 때의 전체 점은 알고리즘이 입력이 참인지 거짓인지 등을 결정할 수 있다는 것입니다. 예측 유지 관리를 위해 SVM을 사용하여 시스템의 예상 가능성을 예측하려고합니다. 과열. 예를 들어, 범위는 0-102 ° C이고 온도가 80 ° C 이상이되면 고장으로 분류됩니다. 내 입력은 30 개의 double (마지막 30 개의 값) 배열입니다. 나는

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기계 학습 : 정규화 대상 VAR는 독립적 인 VAR

의 영향에 따라 내가 아래에 언급 한 바와 같이 드라이버의 여행 정보가 데이터 세트를 가지고있다. 내 목표는 운전자가 실어가는 하중과 운전하는 차량을 고려한 새로운 주행 거리 또는 조정 된 주행 거리를 찾는 것입니다. 마일리지와 짐 사이에는 음의 상관 관계가 있다는 것을 발견했기 때문입니다. 따라서 더 많은 짐을 실어 날수록 더 적은 마일리지를 적립 할 수

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범위에 걸쳐 증가하는 숫자를 분배하고 N의 합이되도록하려면 어떻게해야합니까?

N = 150이라고 말하면서 단계가 100입니다. 배열에 100 개 (또는 임의의 숫자를 선택할 수 있습니다.) 항목을 만들려고합니다. 설정 할 수있는 속도로 증가하고 N은 모두 합계됩니다. 이상적으로는 최소값과 최대 값을 설정합니다. Examples: min=1, max=4 distributed_array = [1, 1.1, 1.2, 1.3 ... 3

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절대 주파수와 상대 주파수를 얻기 위해 표를 수정하십시오.

저는 R에 처음입니다. 몇 가지 도움이 필요합니다. 절대 주파수와 상대 주파수를 표에 표시하고 싶습니다. 내가 무엇을 얻을 : female male 314 577 [1] 891 [1] 0.352413 [1] 0.647587 내가 원하는 무엇 : 이때 공백 나던 작품은 내가 그것을 나누어 | Sex | absolute Frequency |

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(Python) Markov, Chebyshev, Chernoff 상한 함수

내 학습 경로에 하나의 작업이 있습니다. 평균 μ = np이고 분산이 σ**2=np(1−p) 인 이항 분포 X ~ Bp에 대해 우리는 확률을 P(X≥c⋅μ) for c≥1으로 상한하고 싶습니다. 세 가지 경계 소개 : Formulas 작업이 불평등의 각각에 대해 각각 세 가지 기능을 작성하는 것입니다. 그들은 n , p and c을 입력으로 받아서 위의 M

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리 커트 척도 (Likert Scale)에서 측정 된 독립 변수는 이진 논리 회귀 분석에서 연속 변수 또는 서수 변수로 어떻게 처리해야합니까?

나의 연구에서 종속 변수는 0과 1로 2 진 코드로되어 있으며 독립 변수는 범주 변수와 5 점 척도의 리 커트 척도로 측정 한 변수의 조합입니다. 데이터에 따라 이진 로지스틱 회귀를 수행하고 싶지만 littleert는 리 커트 척도로 측정되는 독립 변수를 어떻게 처리해야하는지 혼란 스럽습니다. 이들은 연속 변수 또는 서수 변수로 취급해야합니까? 내 지식에

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군중에 대한 클러스터 분석

많은 수의 사용자 (수십만)의 위치 데이터가 있습니다. 나는 현재 위치와 약간의 이력 데이터 포인트 (분 데이터가 1 시간 뒤로 돌아 간다)를 저장한다. 생일 파티와 같은 자연스러운 이벤트에 모이는 군중을 어떻게 감지합니까? 심지어 더 작은 군중 (5 명부터 시작한다고 가정 해 봅시다)이 탐지되어야합니다. 알고리즘은 거의 실시간으로 (또는 적어도 1 분

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R 프로그래밍 함수 (실수 평균 제곱의 하위 집합 반환)

저는 R에 익숙하지 않으며 통계를 병렬로 학습하는 동안 멋진 기능을 작성하는 중입니다. 숫자 벡터를 취하고 "제곱 평균 제곱근"연산을 수행 한 다음 출력이 제거 된 가능한 외래 값과 동일한 벡터를 반환하도록하는 함수를 만들려고합니다. 벡터가 C 예를 들어, (2,4,9,10,100) 결과 RMS 따라서 약 37 것, I는 출력에 (가능한 아웃 라이어와 같은