为什么需要在OpenCV分层聚类中指定聚类数
在OpenCV分层聚类中指定聚类数的原因是为了控制聚类的粒度和数量。分层聚类是一种层次化的聚类方法，它将数据集分解为多个层次，每个层次都包含不同粒度的聚类结果。
指定聚类数可以帮助我们在聚类过程中明确地定义聚类的数量。通过指定聚类数，我们可以控制聚类的细粒度程度。较小的聚类数会产生较大的聚类簇，而较大的聚类数会产生更多且更小的聚类簇。
具体来说，指定聚类数的好处包括：
- 精确控制聚类结果：通过指定聚类数，我们可以根据需求精确地控制聚类的数量和粒度，从而得到符合实际需求的聚类结果。
- 提高聚类效果：通过调整聚类数，我们可以根据数据集的特点和聚类目标来优化聚类效果。较小的聚类数可以帮助我们发现数据集中的整体模式和趋势，而较大的聚类数可以帮助我们发现更细粒度的聚类簇。
- 减少计算复杂度：指定聚类数可以帮助我们减少计算复杂度，特别是在处理大规模数据集时。较小的聚类数可以减少计算量，加快聚类过程的速度。
在OpenCV中，可以通过设置参数来指定聚类数。具体的参数取决于使用的聚类算法，例如K-means聚类算法中的K值就是指定的聚类数。
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我需要在OpenCV中使用聚集层次聚类。当我搜索文档时，我发现了以下函数。但它使用了等级k-方法。K-均值是一种不同的技术。在理论上，我们研究了这两种不同的聚类技术。分层k-的意思与层次聚类有何不同？
我需要在图像中聚集一些特定的空间位置。结果用于某些对象的识别。
浏览 1提问于2015-02-23得票数 3
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我在gensim，find text，sklearn上检查了无监督聚类，但没有找到任何文档，在这些文档中，我可以使用无监督学习对文本数据进行聚类，而不是提到要识别的聚类数量
例如，在sklearn KMneans集群中
km = KMeans(n_clusters=true_k, init='k-means++', max_iter=100)
我必须提供n_clusters。
在我的例子中，我有文本，它应该自动识别其中的聚类数量，并对文本进行聚类。任何参考文章或链接非常感谢。
浏览 0提问于2018-09-20得票数 0
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谱聚类与层次聚类
、、、
有谁能解释一下，与光谱聚类相比，使用层次聚类有什么好处？我知道它们是如何工作的，但我想知道在哪种情况下使用分层聚类比使用光谱聚类更好。
浏览 6提问于2016-04-15得票数 3
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比k均值聚类更精确的方法
、、、
在径向基函数网络(RBF网络)中，选择了隐层中的所有原型( RBF函数的中心向量)。此步骤可以通过以下几种方式执行：
中心可以从一些例子中随机抽样。
或者，它们可以用k均值聚类来确定.
智能选择原型的方法之一是在训练集上进行k均值聚类，并使用聚类中心作为原型。我们只知道k均值聚类的简单性(快速)，但不是很精确。
这就是为什么我想知道比k均值聚类更精确的另一种方法是什么？
任何帮助都将不胜感激。
浏览 7提问于2014-03-06得票数 1
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层次聚类
、
我已经阅读了一些参考资料，并了解了层次聚类的工作原理。然而，当我将其与k-means聚类进行比较时，在我看来，k-means确实构成了特定数量的聚类，而层次分析则向我展示了如何对样本进行聚类。我的意思是，在分层聚类中，我没有获得特定数量的集群。我只得到了一个关于集群如何构成的方案，以及样本之间的部分关系。
因此，我无法理解在哪里可以使用这种聚类方法。
浏览 4提问于2018-04-24得票数 1
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由于以前不知道聚类的数量，所以我想使用聚类分层聚类来根据距离来聚类一些(x，y)坐标。是否有支持此任务的库？我正在c++中使用Opencv库。
浏览 5提问于2015-02-24得票数 0
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增量聚类算法
、、、
我正在寻找一种增量聚类算法。所谓增量，我指的是从初始数据集开始构建集群的算法，它能够逐步吸收新的项/观察，将它们添加到现有的或新的集群中。
聚类的最大数目是先验未知的，预计会随着时间的推移而增长，这意味着，在算法在初始数据集上运行之后，我期望收到属于以前从未见过的簇的观测结果。
我对这类问题非常陌生，而聚类库中的所有聚类算法都只提供一次聚类的方法。
Scikit-learn库提供的唯一增量聚类算法是MiniBatchKMeans，它需要固定数量的集群，并且不适合我的用例。
是否有增量聚类算法处理未知数量的集群？它们是否已经在某个地方实现了？
非常感谢你！
浏览 0提问于2022-12-02得票数 2
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你好，数据科学家，
我正在处理一个复杂的分类/预测问题，我发现很难将这些类分开。即使在PCA之后，我的数据(在两台PCA上)看起来也是这样的：
📷
考虑到这个数据集，哪种方法可以最准确地预测类？
背景:我试图通过最好的方法/算法来解决建模的问题。
非常感谢，
浏览 0提问于2017-07-14得票数 2
假设我们有一个树状图(分层聚类树)，我们是否可以在K簇中定义一个数据分区，方法是在树根节点下面的某个层次上切割该树的分支？
浏览 0提问于2020-12-19得票数 1
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何时停止凝聚层次聚类-停止标准
、、、、
我正在编写我的应用程序的每个函数，所以我不会使用为您做所有事情的工具
我一直在寻找何时削减我的凝聚层次聚类的解决方案
如何实现集群？
我已经在c# 4.5.2中编写了应用程序
到目前为止，我使用的是标准层次结构，它使用Euclidean_Distance来计算文档对之间的距离
此外，它还使用UPGMA来计算簇之间的距离，以决定合并哪些簇
我还编写了Rand Index和F Measure来测试我手动标记的数据集成功与否
然而，问题是当停止合并更多集群时
在没有真实数据示例或解释良好的伪代码的情况下，我真的不善于理解数学方程
到处都有数学方程式，但没有真实的例子。
所以在寻找你的答案。例如，它在
浏览 2提问于2015-09-05得票数 0
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支持多维数据聚类的C/c++机器学习库是什么？(例如K-均值)
到目前为止我还遇到过
SGI MLC++
OpenCV MLL
我很想自己滚，但我确信，在更多的关注代码的情况下，已经存在的那些优化的性能要好得多。
浏览 4提问于2009-05-02得票数 10
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电影类型的聚类
、、、、
我是数据挖掘领域的初学者，我想将我的电影数据集聚类以找到流派组。我的数据集中有86部电影的26种不同类型。我想使用聚类来将我的电影分成几种类型，而不是26种。因此，例如，在运行某些聚类算法后，我将只剩下4个聚类或任何最适合我的数据集的小计数。我已经将我的数据集定义如下: M1 { G1，G2，.....G26} M2{G1，G2，.....G26}其中每个流派G1，...，G26可以保持值0或1，0表示缺席，1表示存在。现在我的下一步是在上面运行k-means聚类，我想使用一个很好的距离函数来表示皮尔逊相关系数。
我正在使用MATLAB做我的实验。我试着使用k=3,4,5,6做k-Means，
浏览 2提问于2013-01-10得票数 0
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我需要根据GPS数据把开车的人聚在一起。数据由移动电话收集。我们每10秒就从每个用户那里分批接收它们。每批的GPS数据(位置、速度、方向)每2秒收集一次。
理想的解决方案是实时处理这些数据，并识别/更新一起开车的人群。但是，我们可能会从用户那里收到无序的数据(例如，由于连接性的丧失)。最终，我们应该得到所有的条目，但这使得实时处理更加复杂。
相反，我想先从后处理开始。我计划使用线性回归对每个用户在给定时期的数据进行规范化--在同一时间具有位置标记。然后利用聚类算法对用户进行聚类。这是一个好办法吗？如果是，那么您会推荐哪种聚类算法。或者有更好的方法来解决这个问题？
浏览 0提问于2022-10-23得票数 1
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FFT与Music比较
、、、、
我正在尝试一些音乐聚类算法，我认为使用基本上由离散化fft组成的特征向量(如离散化频率)将是一个很好的相似性度量。这会有用吗？人们知道什么是好的音频相似性度量吗？
浏览 23提问于2012-03-05得票数 3
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聚类最小生成树的数据集
、、、
最近我遇到了最小生成树的概念，发现它在聚类中有一个应用程序。我正在寻找一个真实的数据集(最好是干净的)，它可以作为各种聚类算法的数据源。有一种信息表明，MST聚类在球面和非球面数据上工作得足够好。这就是为什么非球面数据集也被追求的原因。
我心目中的数据集应该包含地面真相信息(标签)，因此各种标志的有效性可以通过与WSS不同的东西来衡量。
浏览 1提问于2018-06-12得票数 0
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这更多的是一个理论问题：
您是否知道任何不需要任何输入参数的聚类算法(平面或分层)，如聚类的数量或邻域的大小等？换句话说，您只需将数据作为输入提供给算法，并将聚类作为输出。
如果在相关文件/文档中得到建议，我将非常高兴。
浏览 2提问于2013-02-08得票数 4
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我的目标是对关于26周的126个时间序列进行聚类(因此每个时间序列有26个观察值)。我在medoids周围使用了pam{cluster} = partitioning来对这些时间序列进行聚类。
在聚类之前，我想比较哪种距离度量最合适:欧几里得、曼哈顿或动态时间扭曲。我使用每个距离通过轮廓图进行聚类和比较。有什么方法可以比较不同的距离度量吗？
例如，我知道用于验证集群结果的过程clValid {clValid}，但是我不能实现dtw来计算索引。
那么，我如何比较不同的距离度量(不仅仅是通过轮廓)？
附加问题: GAP统计数据是否足以决定选择多少集群？或者我应该用不同的方法评估集群的数量，或者比较
浏览 1提问于2014-04-25得票数 2
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我的数据有30,000行和140列，我正在尝试对数据进行聚类。我正在进行pca，然后使用大约12台pc进行聚类分析。我随机抽取了3000个观测数据，然后运行了44分钟，同时运行pca和层次结构聚类。
一位同事在SPSS上也做了同样的工作，而且花费的时间也大大减少了？知道为什么吗？
下面是我的代码的一个简化版本，它工作得很好，但是对于任何超过2000次的观测结果都很慢。我包括了USArrest数据集，它非常小，所以它并不真正代表我的问题，但显示了我想要做的事情。我不太愿意发布一个大的数据集，因为这看起来很粗鲁。
我不知道如何加快集群的速度。我知道我可以对数据做随机样本，然后使用一个预测函数为测试
浏览 4提问于2019-10-31得票数 0
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我有一个问题，我需要在未知数量的集群中对一组点进行聚类。我使用opencv，但是没有关于cv::flann::hierarchicalClustering的文档。使用此功能的人可以帮助我吗？另一个问题是关于应该是集群数量的返回值，但我如何才能了解哪些是集群？我创建了一个维度为n x 2的cv::Mat points，其中n是点数。
提前谢谢。
浏览 2提问于2013-03-03得票数 0
我有一个分类数据集，我需要在不知道k的情况下对它进行聚类。我知道聚类数据的标志，而不知道质心的数目，比如G-均值，但是对于类别数据，没有一种是有效的。我认为DBSCAN也是因为密度不好。我的数据集通常是营销数据集，每一行都是客户，每一列对应一个属性，如眼睛颜色。因此，我需要在任何算法之前对这个数据集进行二进制化。有什么主意吗？
浏览 0提问于2016-05-07得票数 3
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我想对一些文本文档进行聚类，以找到具有相同概念的文档。我已经使用潜在语义分析(LSA)进行了语义相似性分析，但我搞不清应该选择哪种聚类方法来实现我的目的。谢谢
浏览 1提问于2015-06-19得票数 0
1回答
我有128个受访者的二进制数据，基于他们所选择的数码相机的功能。其中'1‘代表特征的选择，而'0’代表未选择的特征。我在列中有92个产品特性，在行中有响应者。每个响应者从92个特征集中恰好选择了20个特征。我想根据他们选择的功能创建不同用户组的集群。我在这些二进制数据上尝试了一些聚类算法，比如模糊聚类和层次聚类，但它没有给我任何好的结果，而且创建的聚类真的很糟糕。因此，现在我已经将骰子系数相似度矩阵应用于数据w.r.t响应者，这基本上给出了每个响应者与所有其他响应者的相似度得分。是否有可能在这个相似度矩阵上应用聚类技术来获得好的聚类？还有，我可以在这个用户相似度矩阵上应用哪些聚
浏览 5提问于2017-03-07得票数 0
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我见过一位教授在SPSS中演示了几个分析，我需要执行相同的分析得出相同的结果，但不知道如何进行；您能否建议如何执行以下分析(SPSS中的哪些函数或步骤)？
1)在执行聚类分析(使用Ward的方法)之后，输出表显示了每个集群的频率，集群1有X个数字，集群2有Y个数字。
2)比较困难的部分是，他使用聚类解进行R平方相关和皮尔逊相关；在皮尔逊相关分析中，他使用"Ward“(基于少量变量的聚类解)作为自变量，另一个变量作为因变量。我找不到任何地方将"Ward“作为一个因素包括在内，也看不到在皮尔逊相关性中应该在哪里包括因变量和自变量。
3) R平方相关也是如此，"Ward“是一
浏览 0提问于2016-11-26得票数 0
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我试着根据学生的兴趣将他们分组。这些小组的大小应该大致相同，即使这意味着如果一些学生不适合任何一个小组，他们就不会真正与小组成员分享兴趣。 我使用了R的hclust()函数，得到了一个非常好的树状图--所以它工作得很好--但当我尝试使用cutree()设置集群时，我可以调整h (树的高度)或k (所需的组大小)。问题是，即使我将我的组大小设置为某个值，我也会得到一些小得多的组。 如果你看一下绘制的树，有一些学生的兴趣与其他学生完全不同，所以我猜这就是为什么会发生这种情况。 为了防止这种情况，我想要做的是“禁止”某个最小大小的组，所以如果有这样的组，他们会被添加到另一个小组或类似的东西中。有没
浏览 7提问于2020-11-02得票数 0
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我有一组多元(2D)高斯分布(用均值和方差表示)，并希望对这些分布进行聚类，以保持概率高斯信息(也许使用方差的重叠？)。
我对聚类方法做了一些研究，发现DBSCAN聚类比K均值更合适，因为我不知道我希望找到多少集群。然而，DBSCAN使用欧氏距离epsilon值来寻找簇，而不是使用每个分布的方差。我也研究过高斯混合模型方法，但是它们将一组点拟合成一组K高斯簇，而不是将簇拟合成一组高斯分布。
有没有人知道可能适合我的需求的其他集群方法？
谢谢!
浏览 2提问于2016-09-24得票数 1
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我使用两种类型的聚类算法，我采用分层聚类，K-均值聚类使用python库。
现在的结果有点不同，那么我如何比较结果和使用哪种算法呢？因为我想为一组未标记的数据写一个结论。
使用多个算法并在它们之间进行比较有什么好处？
浏览 0提问于2020-12-12得票数 0
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什么是一个好的聚类算法，如果两个数据项的间隔小于用户指定的分界值，则将两个数据项放在同一个集群中？
即，X_clustering(data, distance, epsilon)的结果是一组集群分配，使得对于任何对i,j，如果distance(data[i], data[j]) < epsilon，则它们在相同的集群中。如果是distance(data[i], data[j]) >= epsilon，它们可以在不同的集群中(如果没有其他数据最终链接它们...)。
另一种说法是:如果存在通过数据的路径[i, x, y, z..., j]，使得每个步骤都是distance<eps
浏览 4提问于2020-04-17得票数 1
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我有大约1000个文档(类似段落的文本)。我希望找到文档之间的相似性，以便对文档进行聚类。最后，我想做分层聚类。我想用Python实现。如何处理这件事。
浏览 6提问于2018-08-09得票数 0
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我想研究一个有16230个特征的47532个人的群体。因此，我创建了一个包含16230行和47532列的矩阵。
>>> import scipy.cluster.hierarchy as hcluster
>>> from scipy.spatial import distance
>>> import sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
>>> matrix.shape
(16230, 47532)
# remove all duplicate vectors i
浏览 5提问于2020-10-29得票数 2
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SELECT DATE_ADD(`vj`.`departure`, INTERVAL sum(`run_time`) SECOND) AS arrivalTime
FROM myTable
vj.departure = 09:15:00
sum(run_time) = 2070
根据上面的值，我认为我将从查询中获得的结果是：09:49:30。相反，我看到的是：10:19:30.000000。
如果我像这样运行查询：DATE_ADD(vj.departure, INTERVAL 2070 SECOND) AS arrivalTime，那么查询就可以正常工作，并返回正确的结果：09:4
浏览 0提问于2014-03-25得票数 0
2回答
我正在研究一个基于聚类的模型，我读过关于分层聚类和K-均值聚类的文章。
在什么条件下我应该选择聚类而不是K-均值聚类？
浏览 0提问于2021-03-26得票数 2
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因此，我使用带有SciPy的fastcluster来进行聚集群集。我可以做dendrogram来获得聚类的树状图。我可以使用fcluster(Z, sqrt(D.max()), 'distance')来对我的数据进行很好的聚类。如果我想手动检查树状图中的一个区域，比如k=3 (集群)，然后我想检查k=6 (集群)，该怎么办？如何在树状图的特定级别上获得聚类？
我看到所有这些函数都有公差，但我不明白如何从公差转换为簇的数量。我可以通过链接(Z)并一步一步地将集群拼凑在一起，使用简单的数据集手动构建集群，但这对于大型数据集是不现实的。
浏览 2提问于2013-07-12得票数 8
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1回答
不同维度的聚类
、、
在我的聚类问题中，不仅点可以来来去去，还可以删除或添加特征。我的问题有没有什么聚类算法？
具体地说，我正在寻找这些类型的聚类算法的凝聚层次聚类版本。
浏览 34提问于2012-07-18得票数 0
1回答
我想运行具有300个特性和1500个观察的集群文档的单一链接的分层聚类。我想找出这个问题的最佳簇数。
下面的链接使用下面的代码来查找具有最大间隙的集群数量。
# Compute gap statistic
set.seed(123)
iris.scaled <- scale(iris[, -5])
gap_stat <- clusGap(iris.scaled, FUN = hcut, K.max = 10, B = 50)
# Plot gap statistic
fviz_gap_stat(gap_stat)
但是在链接中没有明确的定义。如何将单一链接分层聚类指定为
浏览 1提问于2016-12-13得票数 2
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我是机器学习的新手，现在我对文档聚类(不同长度的短文本)感兴趣，因为它们的语义相似(我只想超越标准的TF/下手方法)。我阅读了的论文，其中解释了单词移动器对单词嵌入的距离。在论文中，他们用它来分类。我现在的问题是-我能用它进行聚类吗？如果是的话，是否有这样的用纸？
P.S.：我基本上对考虑到语义相似性的聚类感兴趣，所以即使是word2vec或doc2vec方法也能完成这一任务--我只是找不到在聚类问题中使用它们的任何论文。
浏览 0提问于2018-04-04得票数 0
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我正在对大约100万项进行k-均值聚类(每个项目表示为~100-特征向量)。我已经运行了各种k的聚类，现在希望用sklearn实现的剪影评分来评估不同的结果。试图在没有抽样的情况下运行它似乎是不可行的，而且耗时长得令人望而却步，所以我假设我需要使用抽样，即：
metrics.silhouette_score(feature_matrix, cluster_labels, metric='euclidean',sample_size=???)
然而，我不太清楚什么是适当的抽样方法。考虑到矩阵的大小，是否有经验法则可以使用什么大小的样本？取我的分析仪器能处理的最大样本，还是取更小样
浏览 0提问于2014-05-15得票数 14
2回答
层次聚类中的阈值
、、、、
我对集群和做一些关于集群tweet的小项目很陌生，我使用了TF，然后使用了层次化聚类。我对为分层聚类设置阈值感到困惑。它的价值应该是什么?如何决定它？
我使用python模块来实现。
浏览 4提问于2014-04-23得票数 0
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ML模型的鲁棒性
、、、
在试图模拟类似于这论文中描述的ML模型时，经过一些调整后，我似乎最终在一些样本数据上获得了良好的聚类结果。“好的”结果，我的意思是
每个观察结果都被放入一个概率很高的簇中(而不是两个簇之间的50/50或类似的东西)。
很高比例的观测结果被放入正确的聚类中，表明模型确实起了作用。
例如，如果我们有属于簇$a$的观测$A$，以及属于簇$b$的观测$B$，则该模型可以输出用于观察$a$的(0.99, 0.01) (其中0.99表示属于$a$的概率较高，0.01表示属于$b$的概率较低)，而(0.02, 0.98)则输出为属于观察$b$的概率。(这些特定的数字是随机选择的，但通常良好的结果提供了接近0
浏览 0提问于2018-09-07得票数 10
我在CGAL中很难计算k阶Voronoi图和3d voronoi图。
首先，从给定的点集(2d/3d)计算k阶Voronoi图(k是最近邻数)。
- As far as I know, there is a header file "k\_delaunay.h" (code [here](https://github.ugent.be/divhaere/cgal/blob/master/demo/CGAL_ipelets/include/CGAL_ipelets/k_delaunay.h)) in CGAL demo ipelet folder. And it ca
浏览 3提问于2014-02-21得票数 3
4回答
我有一个数据集，它由具有如下属性的数据点组成：
平均日能耗
平均日发电量
能源类型
给电网的平均日能量
日能源电价
我对聚类技术很陌生。
那么，我的问题是，哪种聚类算法最适合于这样的数据形成集群？
浏览 2提问于2015-05-30得票数 1
1回答
我有多个，表示为有向图。我已经使用来比较两个概念图，但是现在我想将相似的图分类/聚类在一起。
AFAIK，传统的聚类算法以输入为多维数据点.但我也读到，很难，而且不建议将一个图转换成一个向量。
在这种情况下，我如何处理这个问题？
浏览 3提问于2016-06-14得票数 0
1回答
多维数据k均值聚类后的主成分分析
、、、、
我有以下10个变量的数据集：
我想用这个多维数据集来识别集群，所以我尝试使用以下代码来实现k均值聚类算法：
clustering_kmeans = KMeans(n_clusters=2, precompute_distances="auto", n_jobs=-1)
data['clusters'] = clustering_kmeans.fit_predict(data)
为了绘制结果，我使用PCA进行降维：
reduced_data = PCA(n_components=2).fit_transform(data)
results = pd.Da
浏览 9提问于2021-10-24得票数 1
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5回答
分布式层次聚类
、、
有没有什么算法可以帮助层次化聚类？谷歌的map-reduce只有一个k聚类的例子。在分层聚类的情况下，我不确定如何在节点之间分配工作。我找到的其他资源是：，但不清楚使用了哪些算法。
浏览 1提问于2008-09-17得票数 22
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2回答
我正在尝试寻找一种新的方法来对序列数据进行聚类。我实现了我的方法，并得到了一个准确率。现在，我应该将它与可用的方法进行比较，看看它是否如我所期望的那样工作。
能否告诉我在生物信息学领域最著名的方法是什么，以及与Python中的方法相对应的软件包是什么？我是一名工程师，不知道在这个领域中最精确的方法，我应该把我的方法和他们进行比较。
浏览 0提问于2018-02-07得票数 1
2回答
我有一个数据集，大约有20000个观测数据，包括40个独立变量和1个因变量。我最初的目标是建立一个预测因变量的模型。我尝试了几种模型，并应用了线性回归和其他算法，如随机森林，当然，通过将数据集分割成训练和测试集。
不幸的是，我没有任何有意义的结果，我有很大的错误。我认为数据集有些“混乱”，所以我决定先进行一些聚类，然后在每个集群中应用回归。考虑到我的因变量可能表现出很大的变化，我认为我应该对所有变量(因变量和独立变量)进行聚类，因为每个簇都有类似的因变量值。我试着申请Kmeans，但我遇到了几个问题。首先，我似乎无法确定正确的集群数目。“肘部”方法给出了一个不清楚的数字，当我用较少的数据(大约
浏览 0提问于2018-11-13得票数 0
我已经创建了这个表：
CREATE TABLE postsbyuser(
userid bigint,
posttime timestamp,
postid uuid,
postcontent text,
year bigint,
PRIMARY KEY ((userid,year), posttime)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (posttime DESC);
我的问题是获得一年内所有用户的帖子按desc posttime排序。排序是可以的，但问题是，如果用户编辑that内容，posttime将被更改：
update postsbyus
浏览 4提问于2016-08-08得票数 1
1回答
我正在使用凝聚层次聚类方法对一组数据进行聚类。其中我用于clusrting的数据集是轨迹。我使用一个自定义的距离函数来估计轨迹之间的距离。matlab代码如下:Z= linkage(ID，'single'，'@my_distfun')；
在对数据进行聚类后，我希望找到具有代表性的实例(或轨迹)。
如何找到每个集群的代表性实例(轨迹)？
浏览 0提问于2015-11-16得票数 1
我的elasticsearch集合中有一些记录，我想在elasticsearch中使用GroupBy聚合。
我想知道这是否可能，因为我试图谷歌它总是给出关于的结果。
我想在查询字符串中使用类似于这样的，它可以给我组中的记录。
对于R.
http://localhost:9200/_all/tweets/_count?q=user:Pu*+user:Kim*
这会让我数一数从Pu和Kim开始的所有记录，
但我想知道有多少唱片以和Kim开头，
浏览 6提问于2017-07-06得票数 0
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