cluster-analysis

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有一些群集，并且有一些unix网络守护进程。该守护进程在每个群集节点上启动，但只有一个可以处于活动状态。当活动守护程序中断（节点中断程序中断）时，其他节点应该变为活动状态。我可以想到几种可能的算法，但我认为有一些已经对此和一些准备好的算法进行了研究？我对吗？你能指出我的答案吗？谢谢。

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哪种聚类方法适合哪种数据？

我想知道 K-手段是最适合哪种类型的数据进行聚类？当k-means失败时？对于哪种类型的数据集k-means不能给出准确的答案？ COBWEB最适合用于哪种数据类型的聚类？当COBWEB失败？对于哪种类型的数据集COBWEB没有给出准确的答案？

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在python中绘制数据矩阵顶部的层次聚类结果

如何在Python中将一个树状图正确绘制在值矩阵的顶部，重新排列以适当反映聚类？一个例子是如下图所示： https://publishing-cdn.elifesciences.org/07103/elife-07103-fig6-figsupp1-v2.jpg 我用scipy.cluster.dendrogram让我的树状图和数据矩阵进行分层聚类。那么我怎样才能将数据绘制成一个矩阵，其中行被重新

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在Python中使用scipy/numpy计算2D矩阵的z分数

如何计算Python中矩阵的z分数？假设我有数组： a = array([[ 1, 2, 3], [ 30, 35, 36], [2000, 6000, 8000]]) ，我想计算Z值的每一行。我想出的解决方案是： array([zs(item) for item in a]) 其中zs在scipy.stats.stats中。有没有更好的内置矢量化方式来做到这

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如何使用R-Tree在谷歌地图上绘制大量的地图标记

搜索到SO和多篇文章后，我还没有找到解决我的问题的方法。我想要实现的是在Google地图上加载20,000个标记。 R-Tree看起来是一种很好的方法，但它只在搜索地图可见部分内的点时才有用。当地图缩小时，它会返回所有的点，并使浏览器崩溃。拖动地图和拖动重新运行查询结束时也存在问题。我想知道如何使用R-Tree并能够实现上述所有功能。

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有没有办法从hclust中获得“子树”？（R）

我希望从hclust对象创建一个“子树”。例如，假设我有以下对象： a <- list() # initialize empty object a$merge <- matrix(c(-1, -2, -3, -4, 1, 2, -5,-6, 3,4), nc=2, byrow=TRUE) a$height <- c(1, 1.5

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非常大的稀疏矩阵R中的k-均值聚类？

我想在一个非常大的矩阵上做一些k-means聚类。该矩阵大约500000行×4000列但非常稀疏（每行只有几个“1”值）。整件事不适合内存，所以我把它转换成一个稀疏的ARFF文件。但是R显然无法读取稀疏的ARFF文件格式。我也有数据作为一个普通的CSV文件。在R中有没有可用于加载这种稀疏矩阵的包？然后，我将使用集群包中的常规k-means算法继续。非常感谢

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数据集群方法

我正在用C＃编写一个程序，其中有一组200点显示在图像上。然而，这些观点往往集中在各个地区，我期待着找到一种“集群”的方式。换句话说，也许在聚集点周围绘制一个圆/椭圆。有没有人见过这样做的任何方式？我听说过K-means聚类，但我不确定如何在C＃中实现它。那里最喜欢的实现？

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从R的bigmemory包中的bigkmeans与群集？

我最近开始与biganalytics包R.我碰到了。然而问题的实验...... 我想约2000例如簇号运行bigkmeansclust <- bigkmeans(mymatrix, centers=2000) 但是，我得到的以下错误： Error in 1:(10 + 2^k) : result would be too long a vector 有人可能会给我一个提示，我在做什么错在这里？

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OpenCV 1.1高维空间中的K均值聚类

我想写一个功能系统图像识别系统的包。该算法的一个步骤是获取大量小图像补丁（比如7x7或11x11像素），并尝试将它们聚类为看起来相似的组。我从图像中获取补丁，将它们转换为灰度浮点图像补丁，然后尝试让cvKMeans2为我进行聚类。我认为我有问题格式化输入数据，使KMeans2返回一致的结果。我之前使用KMeans进行二维和三维聚类，但49D聚类似乎是另一种不同的野兽。我不断收到返回的簇矢量的垃圾