我想要获取Biqquery使用下面的代码自动创建的集群数量 CREATE OR REPLACE MODEL ch09eu.london_station_clusters standardize_features = true) AS SELECT * EXCEPT(station_name)
浏览 22提问于2021-10-05得票数 0
我有一个由宽度w、高度h和区域A定义的矩形边框。换句话说，我们如何计算在矩形内填充的等尺寸圆的最佳数目？我的用例：我正在使用kmeans聚类算法在地理边界框中对车辆进行聚类。为了设置kmeans算法的簇数，在应用kmeans算法之前，我尝试将圆填充作
浏览 5提问于2016-07-12得票数 1
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简短提问：长问题：在完成这个过程之后，我们希望在R3中可视化结果。根据通过R3获得的簇<
浏览 0提问于2018-10-21得票数 1
在R-list上的前一个中，我看到了两种方法来检查加载到：lsf.str("package:ts")lsf.str("package:stats")
但是，我不知道如何检查此命令返回的内容。我希望确定在以前的聚
浏览 3提问于2011-03-14得票数 1
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有一些我想聚类的坐标。使用kmeans进行聚类的结果[0, 117], [0, 118], [0, 125], [0,使用kmeans进行聚类的结果num_clusters = 9
km = KMeans(n_clusters=num_clusters我想知道第i个簇的<
浏览 1提问于2021-02-22得票数 0
我试图在R中对kmeans()输出的集群值进行数值设置。id <- seq(1, 100, by=1)df <- data.frame( id , nums )
#<e
浏览 0提问于2018-05-24得票数 0
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在阅读了这篇关于k-means聚类中重复值的文章后，我意识到我不能简单地使用唯一点进行聚类。
为了减少计算时间，这篇文章建议给每个点增加权重。这如何在python中实现呢？
浏览 6提问于2018-06-11得票数 0
我使用肘部法，剪影，并试图从数据中找出最优的k簇数。现在，在大多数软件包中，如果我考虑wss (在相似的分数范围内)或剪影，它会提供带有PAM、Kmeans、clara的3。通过休伯特分析，我得到了理想的2簇。唯一奇怪的是，下面的命令给了我一个情节，对我来说有点混乱。我应该把它看作是3组还是4组。如果有人能在这里给我一些反馈。所用代码
wss <- (nrow(scale(df))-1
浏览 4提问于2017-05-23得票数 1
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我正在查看'cluster‘库，该库具有'clusGap’函数来提取用于Kmeans聚类的簇数。Papers/gap.pdf)gap <<- clusGap(shift_len_avg_data, FUN = kmeans[7,] 6.707678 7.285907 0.57822872 0.002810682
[8,] 7.166932 7.150724 -0.0162
浏览 1提问于2015-12-31得票数 0
我使用kmeans算法来确定数据集中的簇数。在下面的代码中，您可以看到我有多个特性，有些是绝对的，有些则不是。我对它们进行了编码，并对它们进行了缩放，得到了我的最佳集群数。= KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 0) Sum_of_squared_dista
浏览 2提问于2020-08-18得票数 1
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我试图通过首先在R中执行K-means聚类，然后在每个代表性聚类中采样50-100个样本来减少输入数据大小，以便进行下游分类和特征选择。 原始数据集被分割为80/20，然后80%进入K均值训练。从标签栏中，我知道有7种不同的药物治疗方法。同时，我测试了肘部方法，以找到聚类数的最佳K，它约为8。因此，我选择了10个，以便有更多的数据簇可供下游采样。现在我已经运行完了模型<- Kmeans()，输出列表让
浏览 30提问于2020-11-02得票数 0
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我想在组内执行kmeans，并在我的数据中添加有关簇号和观察值所分配到的中心的信息(仍然是在组内，因此组A和组B的簇1不相同)。我想我可以从kmeans中pluck集群分配和质心，然后可能将这两者连接在一起，最后，使用原始数据。为了实现前者，我想给有中心的数据帧添加一个行号，然后通过簇的数量加入。但是如何在嵌套的</em
浏览 2提问于2018-07-13得票数 1
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我得到的问题是在实现K-意味着，如何安排第一个参数的kmeans，假设这是kmeans.[cidx center] = kmeans(F, 3, 'distance','sqEuclidean','Replicates',5);
如果大小(F)==d，n，其中‘d’‘是n中每个变量的数据点集合，则如何以适当的格式获得F。怎么得到这样的一个
浏览 3提问于2012-09-18得票数 0
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当使用从BigQuery读取数据时，我发现它首先将所有数据复制到Google Cloud Storage。然后将这些数据并行读取到Spark中，但当读取大表时，复制数据阶段需要很长时间。那么有没有更有效的方法将数据从BigQuery读取到Spark中呢？
另一个问题:从BigQuery阅读由2个阶段组成(复制到GCS，从GCS并行阅读)。复制阶段是否受Spark簇大小的</
浏览 6提问于2017-01-04得票数 7
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假设我有一个矩阵A，它的大小是2000*1000 double。然后将Matlab在函数"kmeans"中的构建应用于矩阵A。k = 8;我得到C = 8*1000 double；idx = 2000*1 double，值从1到8；根据文档，C返回k-by-p (8 by 1000)矩阵中的k个集群质
浏览 6提问于2015-08-05得票数 1
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我有一个送货应用程序，我想通过位置接近(线性距离)和组内的最大订单和最大总产品(每个订单有一个产品的数量)来分组订单(每个订单有一个经度和lng坐标)。linearresults = db.fit(distance_matrix)
如何在此功能中添加约束是否可以使用DBSCAN或HDBSCAN之外的其他方法来完成此操作？
浏览 4提问于2020-04-07得票数 1
我有一组球员的数据集和各种统计数据。以下是该文件的示例。我如何使用a)任何方法和b)使用某些集群或分组机制来实现这一点？我知道有人使用欧几里得距离做类似的事情，但我不完全确定其方法。
浏览 21提问于2019-04-09得票数 1
嗨，我是Python的新手，我正在努力找出下面这些。真的很感谢你的帮助。谢谢我试了一下上面的第一个问
浏览 4提问于2019-10-14得票数 0
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