cluster-analysis

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是否有任何可用于执行“凝聚聚类”的java文件结果应该为我提供每个级别的节点id help .................

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我正在寻找一种方法来分别在矩阵行和列上执行聚类，重新排列矩阵中的数据以反映聚类并将它们放在一起。聚类问题很容易解决，树状图创建也很容易解决（例如在this blog或"Programming collective intelligence"中）。但是，如何重新排序数据仍然不清楚。最终，我正在寻找一种使用朴素Python（使用任何“标准”库（如numpy，matplotlib等），但没有using

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扩展Java应用程序 - 现有的集群感知IoC框架？

大多数人都使用某种IoC框架 - Guice，Spring，您可以将其命名。我们中的许多人需要扩展他们的应用程序，所以他们使用Terracotta，Glassfish/JBoss/insert您的应用程序集群来使他们的生活复杂化。但是真的要走吗？你在使用上述任何一种吗？下面是我们目前在一个尚未开放的框架中实现的一些想法，我想看看您对它的看法，或者“这完全是XY的剽窃！”。集群范围的对象复制

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python并行计算：分割键空间给每个节点一个工作范围

我的问题相当复杂，我解释，因为我不擅长数学，但我会尽量做到尽可能清楚。我试图在python中编写一个集群，它将生成给定字符集（即小写字母：aaaa，aaab，aaac，...，zzzz）的单词并对它们进行各种操作。我正在寻找如何计算，给定字符集和节点数量，每个节点应该工作的范围（即：node1：aaaa-azzz，node2：baaa-czzz，node3：daaa-ezzz，...）。是否

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Scipy.cluster.hierarchy.fclusterdata +距离度量

1）我使用scipy的hcluster模块。所以我控制的变量是阈值变量。我如何知道每个门槛的表现？即在Kmeans中，这个性能将是所有点到它们质心的总和。当然，这是必须调整的，因为更多的群集=通常距离更小。有没有我能用hcluster做这件事的观察？ 2）我意识到有大量的指标可用于fclusterdata。我是基于tf-idf关键术语的文本文档聚类。这笔交易是，一些文件比其他文件长，我认为余

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在Visual C++中使用C集群库

对，所以我试图在C++中使用C库，从未真正做过这件事，我认为这将是一个声明头包括一个外部“C”和设置编译为标志为“默认”，但我仍然收到链接器错误，并认为头文件可能必须作为DLL编译。我真的不知道。是图书馆是问题还是我？ cluster-1.47 \ src中有一些make文件，但我不知道如何或如果它们与“cluster.h”相关。我已经上传了一个视觉工作室2008项目，任何人都可以采取行动，任何

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如何手动创建树状图（或“hclust”）对象？（in R）

我有一个树形图给我作为图像。由于它不是很大，我可以将它“手工”构造成一个R对象。所以我的问题是如何手动创建树状图（或“hclust”）对象，当我拥有的是树状图像？我看到有一个叫做“as.dendrogram”的函数，但我没有找到如何使用它的例子。（PS：这篇文章是由here以下我的问题）非常感谢，塔尔

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您使用什么方法选择k均值和EM中的最佳群集数？

许多用于聚类的算法都可用。一种流行的算法是K均值，其中基于给定数量的聚类，该算法迭代以找到对象的最佳聚类。您使用什么方法确定k均值聚类中数据中的聚类数量？ R中包含的任何包是否包含V-fold cross-validation方法来确定正确的群集数？另一个很好用的方法是期望最大化（EM）算法，它为每个实例分配一个概率分布，以指示它的概率属于每个集群。该算法在R中实现吗？如果是，它是否可以通

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查找Kmeans中每个群集的传播

我试图检测输入矢量如何适合给定的聚类中心。我可以很容易地找到最佳匹配（与输入矢量最小欧几里得距离的中心是最好的），但是，现在我需要工作的比赛有多好。为此，我需要找到构成质心的向量的扩展（标准偏差？），然后查看从我的输入向量到中心的距离是否小于扩展。如果它比传播更多，那么我应该可以说我没有群集来适应它（因为最好的输入向量不适合）。我不知道如何找到每个群集的传播。我拥有所有的中心矢量，并且所有的训

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群集图形可视化技术

我需要可视化相对较大的图（6K节点，8K边缘），其具有以下性质：不同的集群。每簇和中度互连性约50-100节点在集群级别最小（5-10每簇群集间边缘）的簇之间的互连性让整体边缘重叠=边缘重叠通过直接可视化引起集群的图形= {A，B，C，D，E}，边缘=这些集群的边缘，这是非平面的，并且如果直接绘制它将肯定会产生边缘重叠} 让本地边缘重叠=上面，但{A，B，C，D，E}只是节点。我需要可视化