Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1920
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Así que me preguntaba si podría dividir esta muestra en estas islas y hacer el entrenamiento del modelo dentro de ellas.
por lo que hay que aplicar el clustering de kmeans o algo más fresco, espera
ejecutarlo
km <- kmeans(um$layout, centers = 4)
que es el número de racimos que quieres encontrar
y ahora
ponerlo en lugar de objetivo
aquí
lo hermoso que se ha vuelto, las fotos.
¡Es increíble!
sigan adelante señores, observando el proceso muy de cerca
Así que hay que aplicar el clustering de kmeans o algo más fresco, espera un momento.
ejecutarlo
¿Cuántas agrupaciones quiere encontrar?
y ahora
ponerlo en lugar de objetivo
aquí
Lo estoy haciendo mal :(
Lo estoy haciendo mal :(
No puedes comentar los argumentos de una función.
esto está fuera, no se puede comentar el código dentro de los argumentos de la función
Vaya, lo sacó y lo hizo como en la captura de pantalla.
mientras piensa.
mientras piensa.
interesante))
interesante sobre qué))
Aquí hay una idea, ¿esto significa que se ha logrado dividir en 4 grupos?
Ahora, ¿cómo guardo la partición de la línea a cada clúster?
Una idea, ¿significa eso que ha conseguido dividirse en cuatro grupos?
Sí
Ahora, ¿cómo se guarda la partición de la línea a cada clúster?
guardar el modelo umap
guardar el modelo kmeans
y eso es todo.
Ponerellipsoid = TRUE
debería funcionar bien
Sí
Es interesante, intentaré aprender los modelos por separado y ver qué pasa.
guardar el modelo umap
guardar el modelo kmeans
y luego...
¿Puede ser más específico?
Necesito ahorrar:
1. Reglas para la partición en clusters en una forma legible que puede ser codificada en MQL.
2. Disposición en grupos de líneas en el archivo csv
¿Cómo hacerlo?
1. Reglas de partición del clúster en una forma legible para ser codificada en MQL
No entiendo, ¿quieres obtener los desgloses resultantes en reglas para transferirlos a mql?