問題タブ [multivariate-partition]

kd ツリーについて読みましたが、空間の次元が高い場合は非効率的です。値のデータベースがあり、クエリから特定のハミング距離内にある値を見つけたいと考えています。たとえば、データベースは 32 ビットの数値のリストであり、クエリ値との差が 3 ビット未満のすべての数値を見つけたいとします。

MultiVariate Partition trees についてどこかで聞いたことがありますが、適切なリファレンスが見つかりませんでした。min-Hash の方が適切な近似値を提供することは知っていますが、正確な答えが欲しいです。

のアイテムのテーブルがあります[ID, ATTR1, ATTR2, ATTR3]。アイテムの約半分を選択したいのですが、クラスター化されていないランダムな結果セットを取得しようとしています。言い換えると、ATTR1 値、ATTR2 値、および ATTR3 値がかなり均一に広がっています。これは必ずしもデータ全体を表しているとは限りません。つまり、全体のテーブルは一般的に特定の属性値に集中している可能性がありますが、より多様なサブセットを選択したいと考えています。属性は相互に関連していないため、ATTR1 と ATTR2 の間に実際の相関関係はありません。

例として、ATTR1 = "State" を想像してください。セット全体ではほとんどのデータがいくつかの州に集中していても、サブセット内の各項目を異なる州のものにしたいと考えています。そして、これは他の 2 つの属性にも同時に当てはまります。(一部のテーブルではこれが可能にならない場合があることは認識していますが、十分なデータがあるため、解決策がない可能性は低いです)

効率的なアルゴリズムのアイデアはありますか? ありがとう！私はこれを検索する方法さえ本当に知りません:)

(ちなみに、これが事前計算またはセット全体のインデックス付けを必要とする場合でも、ランダムに変化するサブセットをすばやく引き出すことができる限り、問題ありません)

だから私はこれが初めてです。次のデータ マトリックスで PCoA を実行する必要があります。ADE4、labdsv、Ginko、Aabel ソフトウェアを使用して解析を実行できます。気になるのは、散布図でラベルを色分けする方法です。私のマトリックスは、次の順序で存在/不在マトリックスです。

私が望むのはA1、 、A2、およびA3を赤でB1、B2青で、すべてのEものを黒で表すことです。どんな助けでも大歓迎です。

c++でBoostを使用して正規分布からサンプリングできます。

簡単な質問があります。

Boost関数（正規分布、マルチ配列...）を使用して、多変量正規分布（n> 2）からサンプリングするにはどうすればよいですか？

多変量インスタンスのセットがあり、これらのインスタンスから代表的なセットを抽出する必要があります。たとえば、100,000 個の多変量インスタンスがある場合、元の分布を表す 1000 個のインスタンスを抽出したいと考えています。ラテン ハイパーキューブ サンプリングとランダム サンプリングを使用して 2 つの代表セットを抽出しましたが、これら 2 つの代表セットが元のセットとどの程度相関しているかを確認したいと考えています。

さらに詳しく説明すると、

私は 100,000 の多変量インスタンスを持っています (それを A と呼びましょう)

「A」から 2 つの代表的なサンプルを導き出します (各セットには 1000 のインスタンスが含まれます。これら 2 つのセットを B および C と呼びましょう)。

「B」と「C」が元の「A」の分布を保持しているかどうかを確認したい。

よろしくお願いします！

で識別されるいくつかのイベントがありますid, var1, var2 and date。

dif_time の目的の出力は次のとおりです。

date1 (イベント日) と制御日 date2 の間の dif_time を日数で計算する必要があります。制約は次のとおりです。

event (id,var1,var2)私はlast.date1を見つけて計算する必要があります：

dif_time(days) = date2 - last.date1、各イベントについて、イベントの結果を報告します。

を修正する方法が見つかりませんでしたlast.date1。ご協力をお願いします。

同じマルコフ状態に関する複数の発光スペクトルを組み合わせるにはどうすればよいですか?

古典的な HMM の例を使用してみましょう。

では、複数の観測シーケンスがあるとしたらどうなるでしょうか。例えば：

これら 2 つの観測シーケンスを 1 つの HMM に結合するにはどうすればよいですか?

注:相互依存関係もモデル化されるようx1に結合する方法が必要です。x2したがって、単にx={x1 x2}（IMO）と言うのは良い解決策ではありません。

具体的には、Matlab のhmmtrainに基づいて HMM をトレーニングしたいと考えています。

これにより、挿入できるのは 1 つだけseqです。

ここで、HMM の状態についてすべてを示す 5 つの異なる発光スペクトルがあるとします。この多変量のケースをどのように処理できますか?

実際には、R に既に存在する approx 関数を多変量ケースに拡張する必要があります。matlab の interp 関数に似ていますが、C の R でコード化されています。

誰かが私を助けてくれることを願っています!

R を使用して (5 つの変数の) 多変量関数の線形補間を計算する方法を探しています。パッケージ akima は、二変量の場合に線形補間を計算する方法を提供します。関数interpを使用してmatlabで多変量線形補間を実行することは可能ですが、Rで同じことを行う方法があるかどうか疑問に思っていました.

誰かが私を助けてくれることを願っています! ありがとう！

kd-tree アルゴリズムでスペースを分割する方法について質問があります。

平面上に (x,y) 座標の点があると仮定します。ポイントが同じ行にある場合、特定の状況にないと仮定します。あるレベルでは x 軸を使用し、次のレベルでは y 軸を使用して、分割座標を交互に使用する必要がある理由を考えていました。スペースを分割するために x 方向のみを使用する場合に重要なことは、常にバイナリ ツリーがあり、検索アルゴリズムは常に平均で log(n) を取得することです (比較的バランスの取れたツリーがあると仮定します)。

分割方向を交互に変えてスペースを分割すると、さらに何が得られますか? 多次元におけるいくつかの一般的な確率的性質に関連しているのだろうか？