unsupervised-learning

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    是否将Tensorflow中的所有内容都实现为NN？

    例如，Kmeans聚类 - 它是作为神经网络算法实现的吗？
    tensorflow neural-network unsupervised-learning 2017-08-24

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    使用k模式输出来预测

    我对历史数据的分类变量执行了k模式聚类。我做了聚类，因为我想看看数据落入了什么样的簇。现在我有了输出，如果有新数据进来，有什么方法可以预测它会落入的群集。 一种方法可能是，因为我有每行的数据和它所属的集群，我可以将它用作列车数据并进行监督式学习。但我想知道是否有任何可能的方法存在，我可以使用现有的输出变量来预测（半监督学习） 我可能无法共享任何数据或输出，因为我工作一个客户，但如何处理的任何方向将
    r cluster-analysis unsupervised-learning 2017-10-16

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    使用scala数据帧中的最小值和最大值来寻找正常值

    我有一个39列的数据帧，每列都有不同的正常范围。 通过使用正常范围，我想找出正常值，并把0否则把1. 这是我所做的，但我想为39列做。 val test :(Double => Double) = (value: Double) => { if(value >= 45 && value <= 62) 0 else 1 } 但我不明白如何使用不同的值到每一列。 用于离：
    scala dataset spark-dataframe user-defined-functions unsupervised-learning 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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    caffe中的基准对象 - 无监督网络

    从准备咖啡网络数据的脚本中，下面的一段代码将图像（表示图像的numpy数组）转换为基准对象。 datum = caffe_pb2.Datum( channels=3, width=224, height=224, label=label, data=np.rollaxis(img, 2).tostring()) 如果网络监督的，你只是创
    machine-learning neural-network deep-learning caffe unsupervised-learning 2017-08-29

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    R中的k模式集群返回不同的集群大小，每次运行

    我正在使用K-Mode集群来对分类数据进行集群，但是当我用相同数量的集群聚集数据时，它每次都返回不同的集群大小 我期待如果我使用相同的数据和相同数量的群集运行它，群集大小将始终是固定的 我做错了什么？ library(klaR) mysample=read.csv("sample_to_cluster.csv") results1 <-kmodes(mysample[,2:ncol(mysam
    r machine-learning cluster-analysis unsupervised-learning 2017-07-18

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    根据以往观察到的分组排列最佳数据分组

    帮我解决这个问题： 我想弄清楚如何分组这些动物。 比方说，你每天都会观察到一组动物像朋友一样闲逛。 你想找出最好的方法来根据他们最喜欢的人自己分组。 为了说明这一点，你观察： 今天，你看到这些动物冷了起来： {大象老虎长颈鹿孔雀} 你看到这些第二天： {长颈鹿孔雀大象狮子猴} 然后第二天： {大象老虎鬣狗犀牛} 从这个 所以，你可能会认为大象和TH e Tiger是好朋友，因为他们在两个不同的场合
    algorithm machine-learning supervised-learning unsupervised-learning bigdata 2017-07-18

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    ELKI：在运行k-means之前执行min-max规范化

    我在我的Java项目中使用了ELKI提供的k-means实现之一。 我想在实际运行k-means之前运行min-max规范化，但我不明白什么是使用库API来完成它的正确方法。 有人能指引我正确的方向吗？
    cluster-analysis normalization data-mining unsupervised-learning elki 2017-09-07

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    对于稀疏数据，训练LDA（潜在Dirichlet分配）并预测新文档的更快方法是什么？

    关于训练LDA： 当我们试图实现LDA，我们需要构建一个词 - 文档矩阵，但该矩阵是稀疏的数据，因为我们的令牌字典是非常大的（有的数百万字），并且一个文档有一小组令牌（〜1000 - 10000个字），因此在文档 - 文档矩阵中，它具有很多0值，并且需要更长时间来训练模型。那么我们怎样才能更快？ 关于预测新文件： 训练后，现在我们有一个新的LDA模型，所以我们可以用它来预测哪些主题一个新的文件。但
    apache-spark machine-learning cluster-analysis lda unsupervised-learning 2017-09-26

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    聚类时间事件

    我有一个关于使用点云的聚集来执行聚类的问题，其中一个维度 - 代表时间 - 有点受到保护。 为了使超清晰，考虑这个视频 用肉眼人们可以看到一些浓密云层飞来飞去像蚊子，它们可能代表几件事情进入和离开现场。现在假设我们有一个3维点（X，Y，时间）的数组，并应用一些天真的集群（比如DBSCAN） 现在聚类相当不错，除了会议事件在考虑相同的群集，提出了X轨迹。现在，如果有不同的方式来处理第三个坐标，也许人
    cluster-analysis dbscan unsupervised-learning video-tracking 2017-08-09
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