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我读了一篇文章提到了最大最小聚类算法，但我并不完全理解这个算法的作用。谷歌搜索“最大最小聚类算法”不会产生任何有用的结果。有人知道这个算法是什么意思吗？这是一篇论文的摘录：
Max-min聚类的方法是随机选择一个观察作为第一个质心c1，并将质心集C设置为{c1}。在第1次迭代中，选择，使ci与C观测值之间的最小欧几里德距离最大化。Max-min<
浏览 4提问于2014-10-10得票数 1
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我看到WEKA接口需要在运行X-means聚类算法之前指定最小和最大集群数量。确定这些数字的好方法是什么？X-means不是应该减轻选择聚类数量的负担吗？
浏览 0提问于2015-09-08得票数 0
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我正在实现最小割集图聚类，并且我需要能够将一个图分成两个部分-- S和T，根据在每个聚类步骤上构建的针对的和t顶点的st min裁剪。据我所知，找到最小流量的最简单方法是利用最小切割~最大流量对偶，并使用推挽算法进行最大流量计算。但是推挽算法并没有给我们任何关于、S、和T集的信息。
那么，获得S和T最小剪切子集的正确方法是什么？有一种方法可以使用推挽算法吗？这在C
浏览 6提问于2013-07-16得票数 1
是否有任何聚类算法或方法可以设置任何集群应该具有的最小和最大数据点数量？谢谢!
浏览 29提问于2020-03-28得票数 0
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现在，我知道凝聚是自下而上的方法，而分裂是自上而下的方法。但是，我不知道他们在具体的过程中有什么不同。例如，它们是否都使用邻近矩阵来计算样本之间的任何成对距离？此外，如果设置所有相同的参数，像相同的连接准则，相同的cluster...do目标数，它们最终得到的结果是完全相同的？
浏览 1提问于2021-02-21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。有没有其他的聚类算法可以解决这个问题？
浏览 59提问于2019-05-01得票数 4
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我在CSV文件中有一个数据集，.i对最有效的计算技术进行了搜索，发现大多数研究人员推荐期望最大化或热叠加计算，但我未能用python实现它们，而其他技术，如统计函数和分类列的值计数，并没有给出好的结果。
浏览 5提问于2019-12-10得票数 0
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所以我有一个聚类任务，我必须在每个点之间的距离不高于30 is的情况下进行聚类。我只有经度和纬度。所以我使用DBSCAN算法(得到我需要的结果)，将纬度和经度点转换为以公里为单位的距离，得到11个簇。在那里您可以看到它们是如何绘制成here的。 如你所见，有些集群只有1个点。但无论如何，我的问题是如何找到聚类点之间的最大和最小距离?换句话说，我需要找到两个彼此最近的聚类点和两个彼此最远的点，并找到它
浏览 27提问于2019-12-16得票数 2
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路径发现与聚类
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对于一个任务，我需要实现一个A*算法，以便使用不同的启发式方法在两个对象之间找到最短路径聚类集群启发式是通过将节点分组在集群中来实现的。当游戏中调用启发式时，可以使用超出本书范围的图聚类算法自动完成聚类，如果开始节点和目标节点位于同一簇中，则使用欧几里得距离(或
浏览 0提问于2015-02-22得票数 2
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我希望类似于k均值聚类方法，但我不想输入集群的数量，而是输入集群的最大半径。
另一种方法是，给定一个定义大小的球体，我想找出覆盖所有数据并相应地分类的非空球体的最小数目。同一标号的两点不应有大于最大半径的欧几里得距离，不应该是空的，不应该有球体重叠，算法应该使用最小的球体数来实现这一点。虽然我对这一领域知之甚少，但我研究聚类算法已有一段时间了，但还没有找到能够实现这一目标的算法。
浏览 0提问于2018-01-12得票数 0
我读了几篇关于一维阵列聚类的文章，其中有人说聚类不适合一维阵列，应该使用核密度估计。然而，没有人解释如何使用kde准确地执行聚类，如何检索输入数据的聚类标签？我在考虑两种可能的方法: a)使用kde为一些聚类估计器(例如kmeans)获取新的2D输入数据。我想以直方图(值，频率)的形式检索2D数据数组，但我不知道如何在kde中做到这一点？有没有可能使用kde作为聚类算法</
浏览 3提问于2016-06-14得票数 0
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聚类最小生成树的数据集
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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。
浏览 1提问于2018-06-12得票数 0
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基于余弦相似度值的聚类
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我从一组网址中提取了单词，并计算了每个网址的contents.And之间的余弦相似度，我还归一化了0-1之间的数值(使用最小值-最大值).Now我需要根据余弦相似度值来聚类URL找出相似的URLs.which聚类算法将是最suitable?.Please建议我一个动态聚类方法，因为它将是有用的，因为它将是有用的，因为我可以增加网址的数量的需求，也将是更natural.Please纠正我，如果你觉得我是在一个错误的way.Thanks在
浏览 0提问于2011-04-30得票数 2
有许多聚类算法可用。一种流行的算法是K-means算法，其中，基于给定数量的聚类，该算法迭代以找到对象的最佳聚类。这个
浏览 1提问于2010-02-23得票数 13
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纸男孩的聚类算法
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我需要帮助选择或创建一个聚类算法根据一定的标准。
您希望对地址进行群集，以便将每个群集分配给一个传递人员。(另一种方式是:最小数量的集群，其中每个集群包含最大的地址数，并且集群中的任何地址都必须以最大距离分隔。)对于额外的点数，当数据集被修改(地址添加或删除)，并且算法被重新运行时，如果集群尽可能保持不变(即。这就排除了简单的k均值聚类，这种
浏览 15提问于2009-02-18得票数 34
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我正在试验聚类算法，比如K-均值。现在，我使用所有变量作为聚类算法的输入。我想知道是否适合对聚类算法进行特征选择。也就是说，如何找到那些对集群最重要或最不重要的变量。对于我知道真正的聚类是什么的情况，我的想法是使用不断增加的变量组合子集作为聚类算法的输入，计算预测组和真实组之间的关联表，应用一些度量(比如准确性)来找到得分最差或最好的特征组合。您
浏览 0提问于2021-10-16得票数 0
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我需要根据它们的余弦相似性来聚类(假设作为参数k)，单词(我存储在数组列表中)。我已经将我所有的单词作为顶点存储在一个完整的、加权的、无向图(使用邻接列表)中，并将它们的余弦相似度值放在边上。据我所知，我需要使用MST (Kruskals算法)进行聚类处理。
然而，由于我的图是完全图，而MST用于连通图，我有点困惑如何在完全图上使用它？还是我用完全图做错了？criminals, zombies, father, son, girlfriend, boyfriend, nurse, soldier, pro
浏览 2提问于2018-04-28得票数 0
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我使用带随机初始化的k均值聚类来进行聚类识别.算法可以很好地处理好数据。但是如果我处理的数据有很多噪声，那么我的k均值算法就失去了它的鲁棒性，并为同一数据集上的每次运行提供了不同的解决方案。因此，我决定改进我的k-均值聚类，以最小化Ward标准：
遍历点和所有簇，找到点P和组A和B，所以如果我把点P从A组移到B组，那么这种聚类的病房标
浏览 4提问于2014-05-26得票数 0
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估计两个簇间的最小距离
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我正在为数百万个50-1000维点设计一个聚集的，自下而上的聚类算法.在算法的两部分中，我需要比较两个聚类，并确定两个聚类之间的分离。(我正在用C#编写程序，但是用伪代码或任何其他语言描述一个算法是可以的。)请避免引用R或Matlab中的专用库函数。一种具有概率保证的算法，如"95%的概率，距离在最小值的5%以内“是可以接受的。对于上下文，这里概述了总体聚类</e
浏览 4提问于2016-01-06得票数 8
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解释0-扩展算法
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我正在尝试实现0扩展算法。我已经在“理论计算机科学”网站上问过这个问题，但讨论到一半就超出了该网站的范围：
有没有人能用外行人的话来解释这个算法？
浏览 0提问于2011-04-25得票数 1
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