Open Hernan4444 opened 7 years ago
Hola,
Saludos! Belén
El 11 de noviembre de 2017, 12:27, Hernan Valdivieso< notifications@github.com> escribió:
Hola,
Estoy trabajando en la tarea y tengo el problema que actualmente estoy seleccionando los centros de las gaussianas de forma random entre los datos que tengo y a veces pasa que 2 valores son parte de la misma gaussiana, lo cual hace que dos gaussianas entén con el mismo grupo de datos y otra se expanda para solapar los 2 cluster de puntos.
En base al problema anterior, quería preguntar era posible usar k-means para encontrar cluster y en base a eso definir los centroides iniciales de EM. ¿Es posible?
En el caso de Si, ¿uso el de sklearn o el implementado por mi?
Y si es el implementado por nosotros, ¿tiene que ser todo sin ningún for, al menos 1 para itelar las gaussiana o esa parte puede usar todos los fors que queramos?
Gracias de antemanno por la respuesta. Saludos ✌️
— You are receiving this because you are subscribed to this thread. Reply to this email directly, view it on GitHub https://github.com/IIC2433-2017-2/T03/issues/2, or mute the thread https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AKHLfoeufgjHAYzY7Vq1UH_VT8LQxUm6ks5s1bzNgaJpZM4Qahme .
Saludos
El 11 nov. 2017 14:26, "Belén Carolina Saldías Fuentes" bcsaldias@uc.cl escribió:
Hola,
- Recomiendo toma valores aleatorios en el espacio. No asumas que un punto será centro de cluster.
- Si relajas lo anterior tu proceso debería adar bien. Se ajustan los PI ?
- Al menos debe funcionar con medias aleatorias. Puedes también trabajarlo con Kmeans antes, para esto debes usar tu implementación de la AC (sin requisitos de for - porque de alguna forma hay que hacer un map para pasar por todos los datos).
Saludos! Belén
El 11 de noviembre de 2017, 12:27, Hernan Valdivieso<notifications@ github.com> escribió:
Hola,
Estoy trabajando en la tarea y tengo el problema que actualmente estoy seleccionando los centros de las gaussianas de forma random entre los datos que tengo y a veces pasa que 2 valores son parte de la misma gaussiana, lo cual hace que dos gaussianas entén con el mismo grupo de datos y otra se expanda para solapar los 2 cluster de puntos.
En base al problema anterior, quería preguntar era posible usar k-means para encontrar cluster y en base a eso definir los centroides iniciales de EM. ¿Es posible?
En el caso de Si, ¿uso el de sklearn o el implementado por mi?
Y si es el implementado por nosotros, ¿tiene que ser todo sin ningún for, al menos 1 para itelar las gaussiana o esa parte puede usar todos los fors que queramos?
Gracias de antemanno por la respuesta. Saludos ✌️
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Muchas gracias! 😄
Otra duda, en el enunciado se dice que solo se aceptan 2 for
, para obtener datos aleatorios es posible realizar otro for
y solo son 2 para la parte de e-step, m-step y calcular log-likelihood?? o son 2 para todo el algoritmo EMGM?
Gracias de antemano. Saludos ✌️
Hernán,
Puedes realizar un for para obtener los datos iniciales de manera aleatoria si quieres. Son 2 para todo el resto del algoritmo EMGMM, lo que incluye e-step, m-step y calcular log-likelihood.
Saludos
@jfastudillo muchas gracias!! 😄
Hola,
Estoy trabajando en la tarea y tengo el problema que actualmente estoy seleccionando los centros de las gaussianas de forma random entre los datos que tengo y a veces pasa que 2 valores son parte de la misma gaussiana, lo cual hace que dos gaussianas estén con el mismo grupo de datos y otra se expanda para solapar los 2 cluster de puntos.
En base al problema anterior, quería preguntar si era posible usar k-means para encontrar cluster y en base a eso definir los centroides iniciales de EM. ¿Es posible?
En el caso de Si, ¿uso el de sklearn o el implementado por mi?
Y si es el implementado por nosotros, ¿tiene que ser todo sin ningún for, al menos 1 para itelar las gaussiana o esa parte puede usar todos los fors que queramos?
Gracias de antemanno por la respuesta. Saludos ✌️