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我正在寻找一种聚类算法，通过使用对象的成对距离来对对象进行聚类，而不需要计算所有成对距离。通常，成对的聚类如下所示：(请参阅这里)假设距离为非欧氏距离，则可以在距离矩阵上使用谱聚<
浏览 0提问于2019-03-08得票数 5
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我有一个n x n矩阵，以成对距离为项。矩阵如下所示：现在，如果到任何其他字母的距离为0，我想将每个字母放在同一簇中。对于上面的例子，我应该得到三个集群，包括：(C，F)我会对每个集群中的条目数量感兴趣。我也尝试了cutree函数，但是如果我之前不知道簇的数量，也不知道高度的分界值，我应该怎么做呢？<code>A2<&#
浏览 21提问于2019-08-22得票数 2
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我有一组对象{obj1, obj2, obj3, ..., objn}。我计算了所有可能对的成对距离。距离存储在n*n矩阵M中，Mij是obji和objj之间的距离。然后自然地看到M是一个对称矩阵。现在，我希望对这些对象执行无监督的聚类。经过一些搜索，我发现可能是一个很好的候选，因为它处理这样的配对距离的情况。但是，在仔细阅读了它的</e
浏览 1提问于2013-09-20得票数 10
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所有关于谱聚类的文献都使用相似度矩阵作为谱聚类算法的输入。
是否也可以使用成对距离矩阵？我还没有看到任何版本的频谱聚类代码会使用parwise距离。我在matlab中实现了谱聚类，它有一个函数pdist，这个函数的输出是成对距离矩阵。
浏览 0提问于2015-05-01得票数 1
设D是两组观察值之间的成对距离。我使用了一个自定义的距离函数来表示相似性。与大多数相似性度量不同的是，我选择的计算距离的方法为相似对提供了很大的值。0 1 2
1 5 9 7在正常情况下，我们会认为0和0点是最相似的对，因为它们之间的距离值是0。在我的例子中，1和1是最相似的一对，因为它们具有最大<
浏览 20提问于2016-09-06得票数 0
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相似矩阵上的图和热图
、、、
我已经为数据的成对比较计算了一个相似矩阵，我希望使用分层聚类和热图来可视化数据。热图不是一个问题，但是对于分层聚类，它似乎是对我的相似性矩阵做了一个距离矩阵(如果有变化，我将使用包aheatmap )，然后进行聚类。什么是最好的方法来指定它已经是一个基于数据的相似矩阵和聚类，就在热图的旁边？
谢谢!
浏览 1提问于2018-04-06得票数 1
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目前，我正尝试使用python根据序列的相似性对序列列表进行聚类。DLFKFKDLD..。
我已经尝试过使用，但是收敛性有点不可预测，我想谈谈这个问题。
有人对这种情况下的其他合适<e
浏览 3提问于2021-03-31得票数 1
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每个模型都有一组代谢物及其在200个时间点的浓度。我正在对这些模型进行比较，以便根据它们的相似性对它们进行聚类。我遵循的一种方法是使用欧几里德距离对两个模型中的每个代谢物对进行成对比较。下面是我的数据的样子。这是一个。我计算了模型A中的Met1和模型B中的Met1的成对欧几里德距离。同样，计算了两个
浏览 4提问于2015-08-01得票数 0
我有一个由成对的levenshtein距离组成的距离矩阵。我用的是scikits learn。但是层次聚类算法没有将距离矩阵作为聚类的输入。所以我必须寻找一个可以做到这一点的新软件包。你有没有用于分层集群的快速且经过良好测试的包？
浏览 3提问于2012-12-19得票数 4
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R中数据重叠的最佳方法
、、、
如果我有一组对象，其中有些共享某些离散属性(例如，A、B、C、D设置为1或0)，我如何在数据集中可视化这些属性的覆盖和重叠？2 56 1 1 1 1 4 90 0 0 1 0
我主要是使用R，并尝试了一些Venn图包，但这并不是真正可扩展的过去的
浏览 5提问于2013-12-18得票数 3
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我正在阅读关于k-means聚类和k-medoid聚类之间的区别。假设在k-medoid算法中使用成对距离度量，而不是更熟悉的平方欧几里德距离类型度量的和来评估我们用k-means发现的方差是有好处的。显然，这种不同的距离度量以某种方式减少了噪声和异常值。我已经看到了这种说法，但我还没有看到任何关于这种说法背后的数学推理。
是什
浏览 0提问于2014-02-07得票数 33
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内存问题:平均链接聚类
、、、、
有100万行和18列的数据需要使用平均链接聚类来进行聚类，而这又需要计算行之间的欧几里德距离。在这样做时，d <-dist(data)，R会给出以下错误：
我的电脑有32 Gb的内存。我的方法应该是什么？
浏览 5提问于2021-12-28得票数 0
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我在看HDBSCAN，想知道它是分裂的还是凝聚的？我理解这两种方法，但我似乎无法理解HDBSCAN使用哪种方法。想找些细节。
浏览 0提问于2022-05-03得票数 1
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我需要一个解决以下问题的算法:找到与给定的一组3D线最近的三维点，每条线都由一对点定义。
我知道这是一个聚类问题。我发现了算法，它是二维直线的k-中值。然而，它在二维中为线条找到了一个预定义的点数。我发现mean算法有我所需要的属性，但是对于点，而不是线。也许平移可以延伸到3D线上？总之，该算法需要：
浏览 2提问于2019-06-21得票数 1
作为我的MTP的一部分，我公开了一些聚类算法，如kmeans聚类算法、成对聚类算法等，作为web服务。现在我必须找到一个现实生活中的应用程序来解释我从聚类算法中获得的结果。这些聚类算法获取数据点(每个数据点代表xy平面上的一个点)，并使用欧几里德距离对这些数据点进行聚
浏览 1提问于2011-04-10得票数 0
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在我想要聚类的对象之间有一组成对距离(在矩阵中)。我目前使用k-均值聚类(计算距离从质心到给定集群的所有成员的平均距离，因为我没有坐标)，在一个区间内，k由最佳Davies-Bouldin索引选择。目前，我用欧几里德距离计算三个度量指标之间的距离矩阵，但我相当肯定，这些度量之间的差异正在搞砸它(例如，最大<em
浏览 3提问于2014-05-20得票数 1
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我需要根据500K+字符串的相似性对其进行聚类。 我已经计算了它们成对的Levenshtein距离，并制作了一个稀疏相似矩阵。此矩阵包含二进制相似性:较小距离的值设置为1.0，其他距离的值为0.0。 我不知道什么样的集群对我有好处。我事先不知道聚类的数量，但它可能相当大，因为相似度矩阵非常稀疏(大约0.1%的值是非零的<
浏览 38提问于2021-01-14得票数 0
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我有以下数据集：https://www.kaggle.com/carolzhangdc/imdb-5000-movie-dataset
我想要找到的是基于每个国家的imdb得分的集群。我已经创建了一个熊猫数据框架，其中包含每个国家的每一个独特的类型，平均imdb评级。不管怎样，我能实现我想要的吗？
浏览 0提问于2019-04-02得票数 2
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我有一个RPLidar，我的任务是检测障碍物。从传感器中，我得到了一组包含信号质量、角度和距离的真值，单位为毫米。15, 73.125, 2332.75), (15, 74.71875, 2335.75), (15, 76.28125, 2341.5)] 我在matplotlib中绘制了这些数据，它们看起来是这样的：正如你所看到的，我正在以点的形式获取周围的信息，每个点都有质量，角度，离中心的距离。现在我想对它们进行
浏览 56提问于2019-04-04得票数 1
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我有一套独特的句子。对于每一个句子，我计算出一个语义相似度分数(0到1之间)，其余的句子，如下面的例子所提到的。., senN}sen1 and sen3 = 0.7......同样，对于所有的句子，我计算成对的语义相似性分数既然，我得到了一个成对的价值，能不能把这
浏览 0提问于2017-08-11得票数 0
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