k-means

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    当超过100个样本时，Python K-means不适合数据

    我对sklearn（和python一般）非常陌生，但需要在涉及的某个项目上工作，其中包含超过10k个样本。对于k = 4的少于100个样本的测试数据集，使用以下代码，聚类按预期进行。然而，当我开始使用多于100个样品，则6/8质心似乎在原点（0,0）即它未能产生群集重复。任何可能出错的建议？ 截图： 86 Samples， 150 samples 代码： data = pd.read_csv('p
    python machine-learning scikit-learn k-means 2017-08-20

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    无法将群集成员资格从kmeans添加到Shiny中的原始数据

    我想要做一个小闪亮的Kmeans练习，我下载一个csv文件并在其上运行kmeans（忽略任何所需的预处理步骤）---获取群集，我想附加这些群集数字的原始数据，并在互动datatable（从DT包）输出这个......但我遇到了一个错误....下面的代码.... library(shiny) # Loading the required packages pacman::p_load(Am
    r shiny k-means imputets 2017-08-20

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    火花scala中的java.lang.NumberFormatException错误

    我是新来的火花和机器学习，所以为了练习，我试图在spark 1.6.0中使用数据集编写k-means算法。 我按照apache spark网站上的示例中的说明进行操作。 ，而这样做，所以我得到这个错误： java.lang.NumberFormatException: For input string: "2014-03-15:10:10:20,Sorrento,8cc3b47e-bd01-448
    scala apache-spark machine-learning k-means apache-spark-mllib 2017-08-21

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    如何为KMeans矢量化Json数据？

    我有许多问题和选择，用户将要回答。他们有这样的格式： question_id, text, choices 并为每个用户我保存回答问题，并选择的选择由每个用户在MongoDB中一个JSON： {user_id: "", "question_answers" : [{"question_id": "choice_id", ..}] } 现在我试图使用k - 意味着根据他们的问题选择寻找最相似
    apache-spark scikit-learn pyspark k-means 2017-08-23

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    使用图像上的预定义中心进行聚类

    如何使用聚类算法说带预定义质心的K-Means？ 或者，如果你能推荐我的问题更好的解决方案，这是代所有像素的RGB图像中到最近的预定义的颜色：{蓝色，红色，绿色，黄色，橙色}
    image-processing machine-learning classification k-means 2017-08-24

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    kmeans聚类与数据框（scipy）

    我想运行具有超过3个功能的kmeans聚类。我尝试了两个功能，并想知道如何为sklearn.cluster KMeans提供超过3个功能。 这里是我的代码和数据框，我想选择要运行的功能。我有多个数据框作为输入，我必须提供它们作为功能。 # currently two features are selected # I'd like to combine more than 3 features
    python scipy scikit-learn k-means 2017-08-28

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    相同数据和簇数的不同轮廓分数

    我想使用轮廓分数为我的数据集选择最佳数量的簇。我的数据集是关于2,000多个品牌的信息，包括购买此品牌的客户数量，品牌的销售量以及品牌在各类别下销售的商品数量。 由于我的数据集非常稀疏，因此我在集群之前使用了MaxAbsScaler和TruncatedSVD。 我使用的聚类方法是k-means，因为我最熟悉这个（我会感谢你对其他聚类方法的建议）。 当我将群集数量设置为80并运行k均值时，每次都得到
    python cluster-analysis k-means unsupervised-learning silhouette 2017-08-29

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    IndexError：列表索引超出范围，而在Python

    运行KMEANS我想用五个特点运行K均值聚类算法。 （K = 4）不过，我得到一个索引错误说这： > Traceback (most recent call last): > File > "C:\....py", line 756, > in <module> > plt.plot(X[i][0],X[i][1],colors[labels[i]],markersize=10) >
    python k-means 2017-08-30

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    k均值实现混合变量在数据库级

    我有不同的数据类型的列（如列：产品编号，名称，大小，颜色，等级，部门等）的表，因为不是所有列是数字的，我怎么能聚集同类产品一起。数据位于Netezza中，为了快速处理，我只想在数据量巨大时（大约200万行）在数据库端执行此操作。 我试图在R中实现Gower的相似性，但它需要很长时间。有没有我可以在netezza上使用的UDF？ dput（头（PROD）） 结构（列表（Product_key = C
    r cluster-analysis k-means similarity netezza 2017-08-31

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    中的R错误

    K均值聚类我有在R.已经创建它的结构如下数据集： > head(btc_data) Date btc_close eth_close vix_close gold_close DEXCHUS change 1647 2010-07-18 0.09 NA NA NA NA 0 1648 2010-07-19 0.08 NA 25.97 115.730 NA
    r machine-learning k-means 2017-09-01
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