然而，在很多真实场景中，需要预测的时序变脸常常是描述具体结果的“宏观变量”，例如沪深指数大盘走势，电商平台GMV等，这些宏观变量的变化通通都受其下层微观因素变化所决定，单单对宏观时间序列建模往往得不到很好的效果...该方法类似于时序分解，不同的是，宏观时序不是由微观时序通过一些加减乘除运算就可以得来，而是需要通过混合建模，将微观时序数据聚类形成聚合时间序列，再利用时序模型预测聚合时间序列，最终汇总得到宏观时序预测结果的方式...从混合模型的角度出发，从混合模型的角度出发，作者发现通过合理地将微观时序数据聚类形成聚合时间序列，再利用时序模型预测聚合时间序列，最终汇总得到宏观时序预测结果的方式能够提升宏观时序预测性能。...此时，可以对各个聚合时间序列进行建模 ，并汇总得到宏观时序结果。后续分析表明，在最优聚类前提下，上述方式能够提升宏观时序预测性能。...下面作者比较如下两种策略的性能： 直接对宏观时序进行建模预测，结果记为macro results； 分别对聚合时序数据建模预测，再汇总预测结果得到宏观时序预测，结果记为clustered results
它适用于具有复杂分布模式的数据集，例如流数据、时间序列数据等。然而，SKWAVECLUSTER算法的计算复杂度较高，需要较长的运行时间。 在工作或学习中，聚类算法是非常常见的算法之一。...处理大型数据集：由于不需要一次性处理所有数据，因此可以有效地处理大型数据集。 缺点 时间复杂度：随着数据集规模的增加，时间复杂度可能会迅速增加。...数据预处理：在某些机器学习任务中，可以使用聚合聚类作为预处理步骤来简化数据或提取特征。...无监督学习：K-Means是一种无监督学习方法，适用于未标记的数据集。 对异常值不敏感：由于是基于距离的聚类方法，异常值对聚类结果的影响较小。...外部评价指标是在已知真实标签的情况下评估聚类结果的准确性，而内部评价指标则是在不知道真实标签的情况下评估聚类结果的质量。
目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。...这种方法对异常值不敏感（因为使用中值），但对于较大的数据集要慢得多，因为在计算中值向量时，每次迭代都需要进行排序。 均值漂移聚类 均值漂移聚类是基于滑动窗口的算法，它试图找到数据点的密集区域。...聚类中心朝最大点密度聚集的事实也是非常令人满意的，因为理解和适应自然数据驱动的意义是非常直观的。它的缺点是窗口大小/半径「r」的选择可能是不重要的。...重复这个过程直到所有的点被标记为已访问。由于所有点都已经被访问，所以每个点都属于某个簇或噪声。 DBSCAN 与其他聚类算法相比有很多优点。首先，它根本不需要固定数量的簇。...它也会将异常值识别为噪声，而不像均值漂移，即使数据点非常不同，也会简单地将它们分入簇中。另外，它能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。
这种方法对异常值不敏感（因为使用中值），但对于较大的数据集要慢得多，因为在计算中值向量时，每次迭代都需要进行排序。 均值漂移聚类 均值漂移聚类是基于滑动窗口的算法，它试图找到数据点的密集区域。...聚类中心朝最大点密度聚集的事实也是非常令人满意的，因为理解和适应自然数据驱动的意义是非常直观的。它的缺点是窗口大小/半径「r」的选择可能是不重要的。...重复步骤 2 和 3，直到簇中所有的点都被确定，即簇的 ε 邻域内的所有点都被访问和标记过。 一旦我们完成了当前的簇，一个新的未访问点将被检索和处理，导致发现另一个簇或噪声。...重复这个过程直到所有的点被标记为已访问。由于所有点都已经被访问，所以每个点都属于某个簇或噪声。 DBSCAN 与其他聚类算法相比有很多优点。首先，它根本不需要固定数量的簇。...它也会将异常值识别为噪声，而不像均值漂移，即使数据点非常不同，也会简单地将它们分入簇中。另外，它能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。
，因此有必要开发出通信高效的方法，在训练过程中迭代发送小消息或模型更新，而不是通过网络发送整个数据集。...； 其次，在数据层面提出： 1）Self-supervised learning 自监督学习：现实的联邦网络中生成的许多数据可能是未标记的或弱标记的，在联邦网络中解决监督学习之外的问题可能需要解决可伸缩性...就多任务学习而言，如果我们将每个客户（设备）的本地问题（本地数据集上的学习问题）视为一项单独的任务（而不是单个数据集的一个划分），在多任务学习中，训练过程的结果是每个任务得到一个模型，这样通过对模型进行集成后的精度肯定高于原始模型...4)用户选择和聚类：用户选择与聚类在联邦学习中也有所研究。通过用户聚类可以将相似数据的用户进行聚合，再通过用户选择抽取具有代表性的用户进行训练。...具体应用而言，例如该论文（链接[8]）则是在用户选择中引入了聚类抽样（选择+抽样，可运用到联邦学习中的设备采样阶段），并证明了聚类抽样能提高用户的代表性，并减少不同客户权重聚合时的差异。
目前，计算方法被应用于预测药物的ATC分类，作者首先对ATC计算预测研究进行了系统回顾，并揭示了数据集、数据表示、算法方法和评价指标的差异，然后作者提出了一个深度融合学习（DFL）框架来优化ATC预测模型...基于DFL的模型在上述扩展的验证任务中取得了优异的表现，表明聚合异质生物网络和节点（分子或蛋白质）自拓扑特征的想法将为更广泛的药物再利用和发现研究带来启发。...然而，在人类细胞中有超过25000个推断有效的异二聚体转录因子。由于成本和人工的原因，对所有异质二聚体基序进行验证实际上是不可行的。...许多最先进的预测模型由于其类似黑匣子的特性而未能提供结构上的见解。CNS-QSAR模型缺乏可解释性以及进一步提供简单的规则将是一个挑战。...在文中，作者展示了三种技术中的每一种如何影响模型，以及最佳模型如何受益于贝叶斯优化的使用与动态批次大小的调整。
在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM SOM由1982年在芬兰的Teuvo Kohonen首次描述，而Kohonen在该领域的工作使他成为世界上被引用最多的芬兰科学家。...–邻域的大小随每次迭代而减小。 所选数据点调整BMU邻域中节点的权重。 –学习率随着每次迭代而降低。 –调整幅度与节点与BMU的接近程度成正比。 重复步骤2-5，进行N次迭代/收敛。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃将带有训练数据的数据框更改为矩阵...将聚类映射回原始样本 当按照上面的代码示例应用聚类算法时，会将聚类分配给 SOM映射上的每个 节点，而不是 数据集中的原始 样本。...缺点包括： 由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能 很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。
理论上，同一组中的数据点应具有相似的属性或特征，而不同组中的数据点应具有相当不同的属性或特征（即类内差异小，类间差异大）。...由于 K-means 算法选择的聚类中心是随机的（即初始化是随机的），因此它可能会因为类数不同而运行算法中产生不同的聚类结果。因此，结果可能不可重复且缺乏一致性。相反，其他集群方法更一致。...聚类中心向最大密度点聚合的结果也是非常令人满意的，因为它的理解比较符合数据驱动的规律，且十分直观。缺点是窗口大小 / 半径 r 的选择是非常重要的，换句话说半径的选择决定了运行结果。...一旦我们完成了当前的集群，一个新的未访问点被检索和处理，导致发现更多的集群或噪声。重复此过程，直到所有点都被标记为已访问。由于所有点已经被访问完毕，每个点都被标记为属于一个簇或是噪声。...它还将异常值识别为噪声，而不像 mean-shift，即使数据点非常不同，它们也会将它们引入群集中。 另外，它能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。
p=18726 自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃...将聚类映射回原始样本 当按照上面的代码示例应用聚类算法时，会将聚类分配给 SOM映射上的每个 节点，而不是 数据集中的原始 样本。...缺点包括： 由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能 很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。 ---- ? 最受欢迎的见解
HBase集群配置和数据集的大小可能会改变同一集群上工作负载的性能和测试结果。您应该根据要了解的有关集群性能的信息来选择此数据集大小。...为了选择合适的数据集大小，我们查看了集群中已配置的HBase块缓存和OS缓冲区缓存。在给定的HBase集群中，跨RegionServer聚合时，配置的L1块缓存为61G。...，我们可以看到当从具有预热缓存的40G数据集中更快地访问数据而不是从hdfs快速访问数据时，相同的工作负载吞吐量如何从每秒3K操作变化到每秒165K操作。...从HDFS访问 从缓存命中率来看，40G数据集的缓存命中率接近99％，而1TB数据集的缓存命中率约为85％，因此在1TB情况下，有15％的数据是从hdfs存储中访问的。...与1TB数据集相比，由于必须从HDFS存储访问HFile数据，因此缓存命中率约为85％。 在40G情况下，从预热的缓存返回99％数据的Workload C的平均延迟和99延迟约为2 – 4 ms。
由于立体异构体具有相同的图连接性，对称聚合器在两个不同的手性中心上操作将会将它们的邻居节点折叠为相同的表示，无论手性如何；也就是说，聚合函数是有效实现MPNN架构中手性的主要障碍。...立体异构体在与感兴趣的蛋白质结合时可能表现出不同的相互作用能，这是由于它们可以达到的构象/姿态不同。数据集（D4DCHP）将原始的1.38亿分子缩小为单个1,3-二环己基丙烷骨架的立体异构体对。...实证结果（表2）支持了这一假设。MPNN体系结构中的求和聚合器表现不如随机分类器，而所有三种体系结构的自定义聚合器在将分子分类为R或S时准确率接近完美。...通过只包括两个额外的原子级特征，SUM聚合器在排名分类方面的准确率约提高了10%，而不管图形体系结构如何。...自定义聚合器可以在玩具R/S分类问题上完全区分对映异构体，并且在新提出的D4DHCP数据集上，根据MPNN体系结构和原子级别立体特征的包含与否，表现出与基准SUM聚合器相当或适度改进的性能。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 聚类是一种涉及数据点分组的机器学习技术。给定一个数据点集，则可利用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的组中。...Mean-Shift算法过程 这和K-Mean聚类算法相比，由于Mean-Shift可以自动选择聚类的数量，因此不需要手动选择。这是一个很大的优势，事实上，聚类中心向最大密度点聚合也很理想。...在这两种情况下，该点被标记为“已访问”。 3.对于新的聚类过程中的第一个点来说，其ε距离领域内页成为同一个聚类中的一部分。...5.一旦我们完成了当前的聚类，我们对新的未访问到的点进行检索和处理，发现一个更进一步的聚类或噪声。重复这个过程，直到我们标记完成所有的点，每个点都被标记为一个聚类或噪声。...与其它聚类算法相比，DBSCAN算法具有很多优点：首先，该算法不需要固定数量的聚类。其次，它将异常值识别为噪声，而不像Mean-Shift算法，即便是数据点非常不同，也会将其放入聚类中。
动手仪表板 这个动手示例的目的是展示如何使用 Daft 作为查询引擎来读取 Hudi 表，然后在 Python 中构建面向用户的分析应用程序。具体的数据集和用例不是本博客的主要关注点。...Apache Hudi 将用作表格式，Hudi 的湖仓一体平台（包括表服务（聚类、索引、文件大小等）将用于优化存储布局。...需要注意的重要一点是，任何后续 df_analysis 操作都将避免重新计算，而只是利用这个具体化的结果。所有这些查询计划都可以通过调用该 explain() 方法进行检查。...优化逻辑计划（突出显示）根据我们的查询显示投影下推。当这些查询引擎优化与 Hudi 的存储优化功能（如聚类、索引、文件大小等）相结合时，它们可以为处理大型数据集提供出色的性能。...在这些情况下，我们不是在 Pandas 中执行聚合，而是利用 Daft 的功能先聚合数据，然后将结果传递到可视化库。事实证明，此方法在处理非常大的数据集时特别有效，这在湖仓一体工作负载中很常见。
层次聚类算法原理 层次聚类根据划分策略包括聚合层次聚类和拆分层次聚类，由于前者较后者有更广泛的应用且算法思想一致，因此本节重点介绍聚合层次聚类算法。...聚合层次聚类的基本思想： 1）计算数据集的相似矩阵； 2）假设每个样本点为一个簇类； 3）循环：合并相似度最高的两个簇类，然后更新相似矩阵； 4）当簇类个数为1时，循环终止； 为了更好的理解，我们对算法进行图示说明...拆分层次聚类算法假设所有数据集归为一类，然后在算法运行的每一次迭代中拆分相似度最低的样本，该过程不断重复，最终每个样本对应一个簇类。...:指定函数hcluster()的聚类结果； k：一个整数或向量，用于指定聚类的数目； h：数字标量或向量，用于指定需要剪枝的树的高度。...3.分析实战 下面采用R语言中内置的数据集UScitiesD 进行操作演练，该数据收集了没过10个城市的距离。 data(UScitiesD) UScitiesD ?
由于多组数据集的真实细胞类型未知，作者使用来自scRNA-seq Leiden聚类的聚类标识符作为细胞类型标签。同样的，通过这一指标可知scBasset的表现优于其他方法。...结果表明，scBasset在多组PBMC和多组小鼠大脑数据集上都优于其他方法（图2c，d）。...scBasset对单细胞可及性图谱进行去噪 由于scATAC的稀疏性，任何给定细胞和峰值的二进制可及性指标都包含大量假阴性，因此无法在单细胞水平上研究数据和跨细胞聚合。...实验结果表明，将scRNA图谱与去噪后的scATAC图谱整合时，与将scRNA与原始scATAC图谱整合时相比，细胞实现了更好的混合（图 4d）。...此外，作者预见了进一步改进该模型的几种途径。为了提高scBasset内存效率以便扩展到非常大的数据集，可以同时对序列和细胞进行小批量采样，而不是只对当前实现中的序列进行抽样。
p=18726 _自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data\[, c(3,4,5,8)\] ＃将带有训练数据的数据框更改为矩阵...将聚类映射回原始样本 当按照上面的代码示例应用聚类算法时，会将聚类分配给 SOM映射上的每个 节点，而不是 数据集中的原始 样本。...缺点包括： 由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能 很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。
数据介绍 联邦学习中存在多个客户端，每个客户端都有自己的数据集，这个数据集他们是不愿意共享的。...我们假设这10个地区的电力部门不愿意共享自己的数据，但是他们又想得到一个由所有数据统一训练得到的全局模型。 除了电力负荷数据以外，还有一个备选数据集：风功率数据集。...各个地区应该就如何制定特征集达成一致意见，本文使用的各个地区上的数据的特征是一致的，可以直接使用。 III. 联邦学习 1....E：客户端更新本地模型的参数时，在本地数据集上训练E轮。 B：客户端更新本地模型的参数时，本地数据集的batch_size=B。 r：服务器端和客户端一共进行r轮通信。 clients：客户端集合。...GitHub上某些FedAvg的代码实现中只对被选中的模型进行了聚合，不过本文还是决定以原始论文中的算法框架为准，对所有客户端进行聚合。
当我们对某个字段进行排序或聚合时，Elasticsearch需要访问每个匹配到的文档，以获取该字段的值。...因此，当需要收集Doc_1和Doc_2中所有唯一的词项时，我们只需直接访问这两个文档的词项列表，并执行集合的并集操作。这比使用倒排索引要快得多，因为无需遍历整个索引来收集特定文档的词项。...性能优化： 由于 Doc Values 是为快速读取而设计的，它们通常比从倒排索引中收集字段值要快得多。这是因为倒排索引是为快速查找文档而优化的，而不是为收集字段值而优化的。...然而，需要注意的是，当工作集所需的内存空间非常大时，Doc Values 可能会被操作系统从内存中置换出去，这可能会导致访问速度的降低。...综上所述，Doc Values 的持久化机制确保了其可以灵活地处理不同大小的工作集，而压缩机制则有助于减少存储空间的占用并提高数据访问的效率。
简介 16S数据分析中，OTU(操作分类单元)聚类仍然是一个主要部分，有de novo和基于参考序列的两种，前者基于序列相似度，不需要参考序列，产生的OTU能更好地和数据比对，然而，需要对同一基因区域进行比较...3.使用USEARCH把单向R1数据比对到OTU序列的R1端（如果有多个具有相同得分的匹配，则默认情况下将选择最丰富的匹配），其余的未比对上的R1通过UPARSE算法聚集到新的OTU中，并添加到由配对末端读取生成的...未比对上的OTU序列被删除，因为认为它们代表非细菌 4.FastTree构建系统发育进化树，FastTree对末端gap的影响很小，这在处理单端读取和成对读取的混合时非常有利。...注意，此步骤可能丢失了数据库中未表示的多样性，这是准确性和完整性之间的权衡。 ?...在这5个R1特异属中，将梭状芽孢杆菌梭菌科和梭状芽孢杆菌梭菌科02d0细菌重新分类为梭状芽胞杆菌梭菌科的梭状芽胞杆菌属，由于R1读长短导致错误分类。 ? RA数据集上R1，配对和混合方法的比较。
由于K-means算法选择的聚类中心是随机的（即初始化是随机的），因此它可能会因为类数不同而运行算法中产生不同的聚类结果。因此，结果可能不可重复且缺乏一致性。相反，其他集群方法更一致。...聚类中心向最大密度点聚合的结果也是非常令人满意的，因为它的理解比较符合数据驱动的规律，且十分直观。缺点是窗口大小/半径r的选择是非常重要的，换句话说半径的选择决定了运行结果。...重复步骤2和3的这个过程直到聚类中的所有点都被确定，即聚类的ε邻域内的所有点都被访问和标记。 一旦我们完成了当前的集群，一个新的未访问点被检索和处理，导致发现更多的集群或噪声。...重复此过程，直到所有点都被标记为已访问。由于所有点已经被访问完毕，每个点都被标记为属于一个簇或是噪声。 与其他聚类算法相比，DBSCAN具有一些很大的优势。...首先，它根本不需要pe-set数量的簇。 它还将异常值识别为噪声，而不像mean-shift，即使数据点非常不同，它们也会将它们引入群集中。 另外，它能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。
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