k-means

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    我正在尝试与K-Means一起实现Canopy聚类算法。我在网上做了一些搜索,说使用Canopy聚类来获得你的初始起始点,并将其馈入K-means,问题是,在Canopy聚类中,你需要为树冠指定2个阈值:T1和T2,其中内部阈值中的点与该冠层紧密相关,并且更宽阔的阈值中的点与该冠层较少关联。这些阈值或距冠层中心的距离是如何确定的? 问题上下文: 我试图解决的问题是,我有一组数字,如[1,30]或[

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    我必须使用由ABC算法优化的模糊C均值对作业列表进行聚类。任何应用这些算法的例子? 非常感谢您帮助...

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    我不使用这个代码。它应该打印簇标签然后打印质心。但“中心“矩阵的质心似乎是空的,全是零。什么是错的我的朋友? #include <iostream> #include <stdio.h> #include "cxcore.h" #include "highgui.h" using namespace cv; int main(int

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    我需要使用k-means聚类算法的Javascript实现。我只有一维数据,很少有超过100个项目,所以性能不是问题。 PS:我只能找到one,但它看起来非常不稳定,几乎在每次调用时都会导致完全不同的群集。

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    我被要求编写一个平分k-means算法,但我不明白这个算法。 我知道k-means算法。 你能解释的算法,而不是在academic language 感谢。

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    是否有可能为特定数据集的每次执行获得相同的kmeans簇。就像随机值一样,我们可以使用固定的种子。是否有可能阻止随机性聚类?

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    我正在写一个代码,对一组数据执行k-means聚类。我实际上使用O'Reilly出版的集体智慧书中的代码。一切正常,但在他的代码中,他使用命令行,我想用notepad ++编写所有内容。作为参考,他的路线是 >>>kclust=clusters.kcluster(data,k=10) >>>[rownames[r] for r in k[0]] 这里是我的代码: from PIL impor

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    我有一个包含约30,000个文档的tf-idf向量的数据库。 我想给一个给定的文件返回一组类似的文件 - 大约4个左右。 我想过在数据上实现K-Means(聚类算法)(带有余弦相似性),但我不知道它是否是最好的选择,因为存在很多不确定性:我不确定要放入什么我的初始群集,我不知道要创建多少个群集,我担心群集会太不平衡,我不确定结果质量会不错,等等。 任何有经验的用户的建议和帮助将会不胜感激。 谢谢

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    我想运行一个3通道彩色图像K均值的算法,但每次我尝试运行它似乎并出现以下错误崩溃的作用时间: OpenCV Error: Assertion failed (data.dims <= 2 && type == CV_32F && K > 0) in unknown function, file ..\..\..\OpenCV-2.3.0\modules\core\src\matrix.cpp, l

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    我想从kmeans函数返回的数据创建聚簇图像。我尝试从OpenCV示例中以类似的方式提取数据,但这似乎对我造成了影响。经过一些进一步的研究后,我看到有人通过使用这些中心抽取了数据,但是没有对这些数据做任何事情,所以我的足迹在那里结束。 我已经包含了我的代码片段和我在下面做的事情。任何帮助将不胜感激。 编辑 我已经恢复了我的代码回到它的原始状态没有任何测试变量。上述错误仍然存​​在。我还加入约低于我