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kmean clustering centroid positions |
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| gast1414 |
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Verfasst am: 25.04.2017, 16:50
Titel: kmean clustering centroid positions
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Guten Abend zusammen,
eine kurze Frage:
Ich habe sehr viele Verläufe von Variablen und möchte diese gerne separieren. Eine Möglichkeit hierzu wäre die Clusteranalyse.
Da ich auch gezielt bestimmt Signalverläufe clustern möchte (drei Gruppen characteristischer Verläufe neben den anderen), dachte ich mir, dass es eine Möglichkeit wäre, die Startpositionen den Centroide beim kmeans clustering entsprechend meinen "Wunschverläufen" festzulegen.
Gibt es hier eine einfache Möglichkeit?
Ist die CA hier überhaupt sinnvoll oder sollte man supervised an die Sache herangehen? Wie?
Besten Dank für eure Ideen 
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| Harald |
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Verfasst am: 25.04.2017, 19:54
Titel:
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Hallo,
hast du dir die Option 'Start' von
kmeans
mal angesehen?
Bei kmeans ist es ja so, dass die Zentren iterativ angepasst werden. Wenn du aber den idealen Verlauf für jede Gruppe kennst, könntest du auch "nur" für jedes Signal überprüfen, welchem idealen Verlauf es am nächsten kommt.
Grüße,
Harald
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| gast1414 |
Gast
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Verfasst am: 01.05.2017, 16:32
Titel: Re
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Hallo Harald,
vielen Dank für deine Antwort. Die Start-Option war in der Tat das was ich gesucht habe. Allerdings werden - wie du schon sagst - die Centroide iterativ angepasst, d.h. das die Positionen sich im Normalfall von den Start-Bedingungen unterscheiden werden.
Gibt es eine Möglichkeit (vllt auch komplett ohne clustering), dass Verläufe einfach nach deren Ähnlichkeit eine Gruppe zugeordnet werden?
Bsp: Signalverlauf über 3 Objekte:
Definierte Gruppen:
a. 1 1 1
b. 1 1 0
c. 1 0 0
d. 0 1 1
e. 0 0 1
wenn das erste Signal nun folgenden Verlauf hat:
0.97, 0.78, 0.01
dann würde ich das entsprechend der kleinsten Abweichung in Gruppe b. ordnen.
Lässt sich sowas relativ einfach umsetzen?
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 02.05.2017, 07:50
Titel:
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Hallo,
sicher. Du musst nur entscheiden, welches Maß für die Abweichung du verwenden möchtest (z.B. Norm des Differenzvektors, Korrelation), dieses Maß für alle Gruppen berechnen, und dann das beste Maß auswählen.
Grüße,
Harald
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