k-means

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我正在研究通过k均值聚类执行分割的项目。我必须对K = [2,3,4，... K-max]应用K均值聚类，并计算每个点到其聚类中心的平均距离。另外，当切换到K * + 1时，我必须确定这个距离变化不大的K *。Kmax = 20。据我记下的代码是在下面。我首先担心的是我做错了什么？ I = imread('image'); imshow(I); Id = im2double(I); r

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使用k-means聚类时，我可以使用calinski和hrabasz验证确定k吗？

我想自动选择k（k均值聚类），使用python中的scikit包（metrics.calinski_harabaz_score）中的calinski和harabasz验证。通过所有集群范围我环路选择calinski_harabaz_score for kClusterCnt in range(2, 21) : value = metrics.calinski_harabaz_scor

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Spark MLlib集群中心具有不同的维度

我使用Spark 2.0.2。我有数据是按日划分的。我想将彼此独立的不同分区聚类在一起，并比较聚类中心（计算它们之间的距离）以查看聚类将如何随时间变化。我为每个parition做了完全相同的预处理（缩放，一个热门编码等）。我为此使用了预定义的管道，它在“正常”学习和预测环境中完美工作。但是当我想计算聚类中心之间的距离时，不同分区的相应向量具有不同的大小（不同的维度）。一些代码片断：预处理管线

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Sklearn.KMeans：如何避免内存或值错误？

我正在研究图像分类问题，我正在创建一个单词模型包。为此，我提取了所有图像的SIFT描述符，并且必须使用KMeans算法来查找要用作单词包的中心。这里是数据我有：数目的图像：1584 SIFT描述符的数量（32个元件的载体）：571685 中心的数量：15840 所以我跑了KMeans算法来计算我的中心： dico = pickle.load(open('./dico.bin', 'rb'))

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计算方格不一致的总数

我试图在R Studio的平方和之间为我自己的k-means实现编写我自己的函数，用于平方和的总和。我已经成功地写出了平方和之内的函数，但是我的平方和（因此bss）的总和有困难。我得到的结果明显大于R自己的kmeans函数计算的结果。我很困惑，因为我完全遵循公式提供的内容。这里是我的数据： A = 36 3 73 3 30 3 49 3 47 11 47 11 0 7

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显示两个k-means成本函数是相等的

所以我正在学习有关聚类的k-means算法，并且已经看到了可以使用的几个不同的成本函数，特别是$$ J_ {avg} = \ sum_ {i = 0}^k \ sum_ {x \ in C_i} d（x，m_j）^ 2 $$$$ J_ {IC} = \ sum_ {i = 0}^k \ frac {1} {| C_j | } \ sum_ {x \ in C_i} \ sum_ {x'\ in C

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机器学习，标称数据标准化

我正在研究kmeans集群。我有3d数据集作为no.days，频率，食物 - >日是通过手段&标准偏差（标准差）或更好地说标准化。它给我的范围[-2至14] - >频率和食物是我的数据集中的NOMINAL数据通过DIVIDE BY MAX（x/max（x））进行归一化，这使得范围[0到1] 问题是kmeans只考虑日轴进行分组，因为这个轴有明显的间隙b/w点，并且几乎忽略了频率和食物中的另外两个

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Spark ML - KMeans - org.apache.spark.sql.AnalysisException：无法解析'`features`'给定的输入列

我想用Spark ML KMeans分析和聚类芝加哥犯罪数据集。下面是摘录 case class ChicCase(ID: Long, Case_Number: String, Date: String, Block: String, IUCR: String, Primary_Type: String, Description: String, Location_description: Str

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如何在MATLAB中执行k-means算法？

我是matlab新手，我想知道如何在MATLAB中执行k-means算法，并且我想知道如何在执行k均值时定义聚类中心。例如，假设我正在创建一个如下所示的数组。 m = [11.00; 10.60; 11.00; 12.00; 11.75; 11.55; 11.20; 12.10; 11.60; 11.40;... 11.10; 11.60; 11.00; 10.15; 9.55; 9.

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优化K均值使用遗传算法

聚类我有以下dataset（获得here）： ----------item survivalpoints weight 1 pocketknife 10 1 2 beans 20 5 3 potatoes 15 10 4 unions 2 1 5 sleeping bag 30 7 6 rope 10 5 7 compass