cluster-analysis

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    在hclust的簇周围绘制多边形

    我通过使用函数hclust进行聚类，现在我想绘制每个簇周围的多边形！ 我该怎么做？我只有一组具有集群ID的点！ 例如这个图像有两个类和4个不同的区域！我如何获得这些区域的数量？
    r cluster-analysis polygons hclust 2017-07-05

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    apcluster in R：内存限制

    我想在R中运行聚类练习。我使用的算法是apcluster()。我使用的脚本是： s1 <- negDistMat(df, r=2, method="euclidean") apcluster <- apcluster(s1) 我的数据集有大约10万行。当我跑了剧本，我得到了以下错误： Error in simpleDist(x[, sapply(x, is.numeric)], sel,
    r machine-learning cluster-analysis unsupervised-learning 2017-07-06

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    基于规则的分组近似的个体（不聚类？）

    我的数据集大约有数千行（或大约数百个RDF三元组的数百行）。从表格的角度来看，每行表示一个人参与一些过程。数据嘈杂，似乎是单独的个人可能实际上是同一个人。 根据规则，我需要权威地为每个在数据中建模的独特人员分配新的标识符，但我甚至不知道这种做法是否有名称。 我熟悉各种聚类方法，但这对我来说似乎不同。我不知道真正的数字独特的个人，我不想找到他们之间有最小距离的个人。我想找到符合我的合作者提供的一些规
    r scala sparql cluster-analysis rule-engine 2017-07-07

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    颜色分割使用Kmeans，Opencv蟒蛇

    我有一个字母和不同颜色的形状的图像。我需要对它们执行kmeans聚类，然后提供两个不同的图像，一个只重新生成形状，另一个只重新生成Letter信号。 这是一个示例原始图像和我需要实现的。 Original Image Shape color regenerated 并且类似地，另一个只用白色R. 我已经成功地进行k均值聚类算法，如何访问标签和集群IDX再生预期的效果？有人可以请示例代码说明。这是代
    python opencv cluster-analysis k-means image-segmentation 2017-07-11

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    如何根据Python中的相似性或重叠来比较两个群集分组？

    我想要做的事情的简单例子： 比方说，我有3个数据点A，B和C.我运行KMeans聚类在这个数据上，得到2个簇[(A,B),(C)]。然后我对这个数据运行MeanShift集群并获得2个集群[(A),(B,C)]。很显然，这两种聚类方法以不同的方式聚集数据。我希望能够量化这种差异。换句话说，我可以使用什么度量来确定从两种算法获得的两个群集组之间的相似性/重叠百分比？下面是可能被给予分数的范围： 10
    python machine-learning cluster-analysis k-means similarity 2017-07-13

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    KMeans（和BisectingKMeans）集群的错误/错误

    我正在处理需要使用集群的数据。 我知道Spark框架不会让我有一个单一的群集;最小数量的聚类是两个。 我创建了一些虚拟随机数据来测试我的程序，并且我的程序显示错误的结果，因为我的KMeans函数正在生成一个集群！怎么来的？我不明白。是因为我的数据是随机的吗？我没有在我的kmeans上指定任何东西。这是处理K均值代码的一部分： kmeans = new BisectingKMeans(); mod
    apache-spark cluster-analysis apache-spark-mllib 2017-07-14

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    使用sklearn DBSCAN时，获得不太相似的群集是否正常？

    我有一大组诊断代码序列，我试图根据相似性进行聚类。我通过使用最小公共子序列算法计算相似性，然后从1中减去该相似性来找出每个序列之间的距离，从而创建了一个距离矩阵。 我然后通过了距离矩阵成sklearn的DBSCAN为这样： db = DBSCAN(eps=0.34, metric='precomputed') db.fit(sim_mat) 创建簇后，I输出中包含的每一个到一个文本文件的序列
    scikit-learn cluster-analysis dbscan 2017-07-15

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    如何找到tensorflow数组中的第二低值

    我正在写一个聚类算法，对于其中的一部分，我计算了每个聚类点的欧几里得距离矩阵。 （仅供参考，所有这些都在Tensorflow中）。每个聚类都是一个8维向量的列表，然后我变成一个M * 8矩阵。对于每个群集中的每个点，我想找到它与其最近的邻居之间的距离。我相信最有效的方法是计算每个簇的点之间的成对距离，然后在得到的M×M矩阵的每一行中找到第二小的值（因为每一行中的最小值总是0，给定点与其自身之间的距
    python machine-learning tensorflow cluster-analysis 2017-07-16

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    Weka中，

    我使用的Weka的聚类方法将类似的字符串模式如何使用聚类方法将类似的字符串模式。我已经使用首先WEKA的fo​​nction“stringtowordVector”，然后我直接使用聚类一些methodes，但我不能得到正确的结果，可能有人给我一些正确的方法来组这类数据？这是我的数据的一小部分： @relation ponds @ATTRIBUTE LCC string @data acegi
    string attributes cluster-analysis weka 2017-07-17

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    霍普金斯函数返回错误消息

    我要测试的霍普金斯统计从comato包霍普金斯（）函数outputed和我使用下面的可再现的代码： #@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ # # SIMPLE EXPERIMENTS TO CHECK THE
    r cluster-analysis 2017-07-17
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