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我有超过10个协变量的海量数据。目前，我使用的是分层聚类。在树状图上，我看不清标签，因为有太多了。 --有没有办法找出哪些观察结果属于哪个组？ (我使用的是R)
浏览 29提问于2020-04-19得票数 0
我正在尝试实现研究论文增强树与元结构工程相结合的预测维护。本文有一个叫做元特征工程的部分，他们使用层次聚类来创建特征。报纸上说：
第三种分析数据集中异常值的方法是基于层次聚集聚类算法5。分层聚类从Z组开始(Z是观察的数目)，每个组最初包含一个对象，然后在每个步骤中合并两个最相似的组</
浏览 0提问于2021-03-23得票数 1
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我正在R Studio中做一些数据的聚类。我对K-means聚类分析和绘制层次聚类的结果有问题。所以当我使用kmeans函数时，我得到了4组10，20，30和6个观察值。然而，当我绘制树状图时，我得到了4组，但有不同数量的观察: 23，26，10和7。mydata&
浏览 1提问于2016-03-14得票数 0
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每个观察用三个特征来描述。我必须将这些观察分为两组(我有每个观察的标签)。
在对观测数据进行聚类之前，我首先计算了观测值之间的pdist，然后使用MATLAB中的mdscale函数返回到三维。我使用transformed_observation作为k均值聚类算法的输入，与使用原始观测值相比，获
浏览 1提问于2016-01-26得票数 0
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获取集群层次结构和嵌套集群分配
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我目前正在研究文档主题中的层次结构。作为第一步，我找到我的文档的向量表示，然后我使用层次聚类来确定文档的主题中是否有主题。我只想考虑至少包含2%原始数据的(嵌套)集群。为了实现这一点，我使用R。现在，我正在努力从聚类结果中有效地提取聚类层次结构。集群是通过"fastcluster“包完成的，它提供了与原始"h
浏览 1提问于2017-05-08得票数 0
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我有一个与层次结构聚类相关的问题。我有一个相对复杂的数据集，有2000个项目/样本。我使用scipy对项目进行聚类，并给聚类不同的分界值，例如，从0.1到0.9Z=hac.linkage(distance, single,'euclidean')
results=hac.fclust
浏览 3提问于2014-11-11得票数 2
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增量聚类算法
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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</em
浏览 0提问于2022-12-02得票数 2
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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')；如何找到每个集群的<
浏览 0提问于2015-11-16得票数 1
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我正在尝试根据用户的行为对一些产品进行聚类。我最后得到的是具有非常不同数量的观察值的星系团。 我已经检查了k-means聚类参数，但无法找到控制每个聚类的最小(或最大)观察值数量的参数。例如，这里是如何在不同的集群中分布观察值的</
浏览 59提问于2019-05-01得票数 4
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我正在使用dtwclust软件包对包含多变量时间序列数据的数据帧进行聚类。在对这些数据进行聚类后，我想根据聚类，而不是时间序列数据，生成一个图表来呈现$k$组中的观察结果！我想要一组观察结果。我试图以dtw_cluster2$cluster的形式从tsclust()中提取集群，但是我得到了一个错误的"$ operato
浏览 0提问于2020-11-08得票数 1
我正在寻找一种方法，将k- medoids算法(我正在使用PAM)中的聚类解决方案从一个样本应用到另一个样本。我认为k-means算法可以做到这一点:对于data1，从聚类结果中获得质心；然后在data2中，对于每个观察值，计算到每个质心的距离，然后将每个观察值分配到其最近的质心。然而，k-
浏览 30提问于2020-02-12得票数 2
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我正在研究一个聚类问题，它有13000个观察和15个特性。数据集中的大约3000个观测在每个特性中都是零的(即3000行中的所有值都为零)。我正试图在此基础上进行聚类。有什么更好的方法来处理它呢？我脑子里没有几件事，但我想弄清楚：在每个特性中包含零值行，并让聚
浏览 0提问于2020-01-22得票数 2
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我正在使用“层次聚类”对一组单词进行聚类。我希望每个集群包含一定数量的单词，例如2个单词或3个单词。我也将max(d)的值设为Inf。),] <- Inf Lm[min(d),] <- Inf }
然而，它没有给我预期的</e
浏览 1提问于2019-08-15得票数 0
我已经使用k-means聚类建立了一个分割模型。目前，我正在应用与构建模型时相同的转换/标准化/异常值，然后计算欧几里德距离。最小距离是记录落入的区段。谢谢
浏览 0提问于2013-08-09得票数 2
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我有一个包含500K观察值的大型矩阵，需要使用分层聚类进行聚类。由于大小，我没有计算距离矩阵的计算能力。为了克服这个问题，我选择聚合我的矩阵来合并那些相同的观察值，从而将我的矩阵减少到大约10K个观察值。我有这个聚合矩阵中每一行的频率。我现在需要将此频率作为权重合并到我的分层
浏览 15提问于2017-07-25得票数 1
我正在尝试使用研究领域来查找DBLP V11数据集中的聚类数。我已经尝试使用doc2vec预训练和word2vec预训练平均，并使用DBSCAN、层次聚类对结果进行聚类，并使用肘部方法、轮廓方法和差距统计获得聚类的数量。我从这里得到一个或两个集群，因为所有的文章都与计算机科学相关，但我需要找出计算机科学中的子领域的数量。
浏览 16提问于2019-05-22得票数 0
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我明白，当具体提到“可视化”时，意味着非线性维数约简可以很好地洞察其低维投影中的数据，但最常见的是，这种低维投影不能用于机器学习算法，因为高维结构的一些信息丢失了(粗略)。然而，这里的问题是，如果在可视化中观察到“集群”，那么将聚类算法应用于低维转换数据并分别分析集群或组是可以接受的吗？例如，我将T应用于相当高维度的数据(40个特性)，并获得以下表示：不考虑图片中观察到<em
浏览 0提问于2016-03-31得票数 4
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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
浏览 5提问于2017-03-07得票数 0
我有跨20列的90个观察值(行)的数据集。我已经生成了一个非常整洁的热图，它使用pheatmap包将我的数据分成两组。虽然它不是完全干净的，但根据我的情况，这两个树状图很大程度上将我的样本分为两个不同的组。现在，我想要将这90个集合减少到一个更严格的集合，大约20-30个观察点，但仍然希望保留与pheatmap中所示的相同<em
浏览 0提问于2017-05-05得票数 2
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