k-means

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    r与多个人的聚类分析

    我很抱歉，我不知道如何使用HTML或其他任何东西来真正让它看起来很“漂亮”。特别是为了让我的示例数据对你有用。我正在学习这一点。 我想对变量PersVel，TurnVel和Velocity（也可能是其他人，但这些会暂时做）运行聚类分析。我的数据已经按年分开了，但每年有不同数量的个人（ID是这些人的姓名）。我想对每个个体的这些变量运行k-means和/或等级聚类分析。以下数据只有20个数据点。一旦根
    r cluster-analysis k-means hierarchical-clustering 2011-05-14

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    应选择哪种算法来完成此任务

    嗨 我是Cluster的新手，我不知道哪个算法适合我的任务。让我描述我的任务： 第一，给定一组点和它们之间的距离长短 聚类他们到基于距离几个簇。 会增加一些新的点数，也会给出所有点数之间的距离。 重复2 例如，首先我们有以下矩阵 | p1 | p2 | p3 | ---|----|----|----| p1 | | | | p2 | d1 | | | p3 | d2 | d3 | |
    algorithm cluster-analysis k-means 2011-04-07

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    在hadoop集群上部署Mahout

    我想在5台机器的hadoop集群中运行Mahout的K-Means示例。我需要在所有节点中保留哪些Mahout jar文件，以便以分布式方式执行K-Means。 谢谢。 -Venkiram
    hadoop cluster-analysis k-means mahout 2011-04-15

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    ，kmeans（）和kmeansCBI（）有什么区别？

    我在我的数据集上试用了fps包中的kmeans()和kmeansCBI()。 但是，他们给出了不同的SSE值，所以我不知道哪一个是正确的值。 例如，对于700 * 5的数据，kmeans()给我大约33000作为SSE，但kmeansCBI()给我120作为SSE。 我应该使用什么值？ 谢谢。
    r k-means 2011-04-15

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    R - 'princomp'只能用于多于变量的单位

    我正在使用R软件（R指挥官）对我的数据进行聚类。我有一个包含200行和大约800列的更小的数据子集。在图形上尝试kmeans集群和绘图时，出现以下错误。 “'princomp'只能用于多于变量的单位” 然后我创建了10行和10列的测试文档，但是当我添加一个额外的列时，我再次出现错误。 这是为什么？我需要能够绘制我的群集。当我在执行kmeans之后查看数据集时，可以看到显示它们属于哪个集群的额外结果
    r cluster-analysis k-means pca r-commander 2011-04-16

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    R：聚类结果是不同的，每次我在“A-MAP”包运行

    library(amap) set.seed(5) Kmeans(mydata, 5, iter.max=500, nstart=1, method="euclidean") 和运行几次，但即使参数和种子值始终是相同的，聚类结果每次运行K均值时间是不同的，或其他集群方法。 我尝试不同的封装另一个K均值功能，但还是一样...... 其实，我想使用的Weka和R在一起，所以我在RWeka包也试
    r cluster-analysis weka k-means 2011-04-17

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    是否有可能优化这个Matlab代码来做矢量量化与质心从k-均值？

    我已经创建了一个使用大小为4000x300的k-means（4000个质心，每个具有300个特征）的码本。然后使用码本标记一个输入矢量（以便稍后进行分箱）。输入向量的大小为Nx300，其中N是我接收到的输入实例的总数。 要计算标签，我计算每个输入向量的最接近的质心。为此，我将每个输入向量与所有质心进行比较，并选择距离最小的质心。标签就是该质心的索引。 我当前的Matlab代码的样子： functi
    optimization matlab vector k-means quantization 2011-04-20

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    WEKA K-Means聚类

    任何人都可以解释WEKA中K-Means聚类的输出实际上意味着什么。 例如 kMeans Number of iterations: 9 Within cluster sum of squared errors: 9434.911100488926 Missing values globally replaced with mean/mode Cluster centroids:
    cluster-analysis data-mining weka k-means 2011-04-26

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    在OpenCV中实现词汇树

    我试图实现基于纸张“可扩展识别与词汇树”的图像搜索。我正在使用SURF来提取特征和关键点。例如，对于一幅图像，我会说300个关键点，每个关键点都有128个描述符值。我的问题是如何在数据上应用K-Means Clustering算法。我的意思是我是否需要在所有点上应用聚类算法，即300 * 128值，还是我需要找到连续的描述符值之间的距离并存储这些值，并在其上应用聚类算法。我很困惑，任何帮助将不胜感
    opencv k-means image-recognition feature-detection 2011-04-29

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    随机聚类算法

    我有一组点，并且我想要群集。我知道如何做正常的k-means算法。但我不想以'k'作为输入。假设如果我有点像 1,3,4,50,60,70,1000,10002,10004该算法应该将它们聚类为3个群集 C1：1,3,4 C2：50,60,70 C3 ：1000,1002,1004 满足集群内元素之间的距离应该是最小的，并且集群间的距离应该是最大的。
    algorithm cluster-analysis k-means 2011-05-09
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