能夠自動決定分群數量的演算法，除了層疊K平均分群法之外，Weka裡面還有另一個分群法也能做到類似的目的，那就是X-means。X-means為每個分群結果計算貝氏資訊準則BIC Score，以此決定是否要將資料分成更多群。跟層疊K平均分群法一樣，它可以讓使用者選定分群數量的可能範圍。然而實際使用幾次後，我發現X-means的分群數量偏少，而且原理也不如層疊K平均分群法使用的Calinski-Harabasz指標(CH指標)容易解釋。因此比起X-means，我個人還是比較推薦使用層疊K平均分群法。本投影片的內容參考了X-means原論文跟[x-means] 1.x-means简介。
(more...)在資料探勘課程常教的K平均法雖然好用，但它最大的問題在於，到底該如何決定分群數量K呢？幸好我們還有其他的分群演算法可以選擇。Weka中另一個分群演算法層疊K平均分群法(Cascade K-means)採用建立大量不同分群數量的做法，評估每一次分群結果的Calinski-Harabasz指標(CH指標)，找出組內距離最短、組間距離最長的最佳分群數量。我在資料聚類：分群跟分群與分類的整合應用：無監督分類器都有使用層疊K平均分群法來自動決定分群數量，這篇就讓我們在Weka中使用層疊K平均分群法來進行分群，並使用Weka分群結果分析器來試著解釋分群結果吧。
(more...)這是繼行為分析之時間序列分析之後，對於分析超過二序列之上更長序列的分析方法對數線性模式(Log-linear model)的介紹。一開始是基於Bakeman與Quera在書中介紹的對數線性模式序列分析(log-linear sequential analysis)，為了分析方便，我後面介紹的是使用SPSS實作的對數線性模式分析。但是我對於這個分析方法抱有高度疑惑，各書本對於對數線性模式分析方法不盡相同，而報表解讀也有許多漏洞。這一份對數線性模式分析的方法僅供記錄，並不建議真的這樣使用。
(more...)這是伴隨在行為分析之時間序列分析的報告中，延伸細談時間序列分析的部分。投影片的內容是參考了林惠玲、陳正倉老師所著的「應用統計學」以及其他時間序列分析的相關書籍綜合而成。大部分時間序列分析的介紹仍是環繞著ARIMA技術的模型，後來我用Weka實作的多變項時間序列預測則採用了機器學習的另類做法。
(more...)這是閱讀Bakeman兩本書中行為序列分析與時間相關的兩個章節「9. Analyzing time sequences」跟「11. Time-window and log-linear sequential analysis」的簡報內容。Bakeman將事件編碼的類別資料轉換成比率數字的連續變項，再結合了時間序列分析(Time-series analysis)技術進行處理。在另外一本書則是介紹高階列聯表分析技術線性對數模型(Log-Linear Analysis)，可以分析超越雙事件到N事件的序列檢定。
(more...)這是我為了文字探勘所做的小工具。一般來說文字資料是一種非結構的質性資料，但其實還是可以透過一些簡單的計算來得知它的量化數值，這樣就能讓不同的文字資料之間的比較有了客觀的基準。這個文字探勘分析器提供了基本的敘述統計指標計算功能，包括文字長度、不同字詞的數量、文字變化程度的熵(entropy)跟辛普森指數(Simposon's Index)，還有以句子、對話句為單位的分析，最後還能將N字詞的頻率分析結果繪製成文字雲。
(more...)這是巨量資料探勘與統計應用課程中行為順序檢定：滯後序列分析與分類與預測：貝氏網路的進階應用。滯後序列分析只能分析前後兩個行為之間的轉變，如果我們想要預測更多步之後的行為，那我們就需要藉助貝氏網路的預測和推理能力。我們可以決定要為幾步內的行為進行建模，如果是兩步之間的模型，稱之為「二時段貝氏網路」(Two-Timeslice Bayesian Network，2TBN)。而這篇文章將以「四時段貝氏網路」來為幼兒平行遊戲事件序列資料，建立能夠預測和解釋幼兒行為的貝氏網路模型。
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