查找聚类的边轮廓点
聚类的边轮廓点是指在聚类分析中，用于确定聚类结果的边界点。边轮廓点可以帮助我们评估聚类的质量和确定最佳的聚类数目。
边轮廓点的计算方法是通过计算每个样本点与其所属聚类的平均距离（a）以及与其他聚类的平均距离（b），然后计算边轮廓系数（s）来衡量样本点的聚类紧密度。边轮廓系数的取值范围在-1, 1之间，数值越接近1表示样本点越好地被分配到了正确的聚类中，数值越接近-1表示样本点更适合被分配到其他聚类中。
聚类的边轮廓点在实际应用中具有以下优势：
- 聚类质量评估：边轮廓点可以帮助我们评估聚类的质量，判断聚类结果的合理性和准确性。
- 聚类数目确定：通过计算不同聚类数目下的边轮廓系数，可以找到最佳的聚类数目，避免过度聚类或欠聚类的问题。
- 数据可视化：边轮廓点可以用于可视化聚类结果，帮助我们理解数据的分布和聚类结构。
在云计算领域，可以利用聚类的边轮廓点来进行数据分析、用户行为分析、推荐系统等应用场景。例如，在电商领域，可以利用聚类的边轮廓点来对用户进行分群，从而实现个性化推荐和精准营销。
腾讯云提供了一系列与聚类相关的产品和服务，其中包括：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）：提供了丰富的机器学习算法和工具，可以用于聚类分析和数据挖掘。
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）：提供了强大的数据分析和可视化工具，可以用于聚类结果的可视化和分析。
- 腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）：提供了分布式计算和存储能力，可以支持大规模数据的聚类分析。
通过使用腾讯云的相关产品和服务，用户可以快速搭建和部署聚类分析的解决方案，实现高效的数据分析和挖掘。
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考虑二维空间上的点的散布(黑点)：
如何找到轮廓点(蓝色圆圈)，以便可以像图中那样绘制簇的轮廓(红线)？
如果可能，请使用c++或matlab (没有任何内置函数)提供您的解决方案。
浏览 7提问于2018-01-18得票数 0
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如何解释K均值聚类的轮廓系数？
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我正在使用sklearn包练习K-Means聚类。我正在使用示例购物数据集，其中包含每个客户在每个商品类别(即，食品、时尚、数码等)上花费的金额。有42个特征，也就是我用来输入K-Means的42个项目类别。当我检查k在2- 50之间的轮廓系数时，结果如下所示：For n_clusters=2, The Silhouette Coefficient is 0.296883351294
For n_clusters在我看来，随着我的前进，s会变得越来越大。我这样
浏览 8提问于2017-06-18得票数 4
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
我试着找出轮廓，并用它形成五个聚类。我找到的轮廓有：我想用kmeans算法来形成五个聚类。( CvType )和点的Mat。如何将轮廓转换为点，或者如何进行？
有15个等高线代表15个圆圈。
浏览 2提问于2016-04-10得票数 0
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我想分离一个无噪音的1位(黑白)图像与白色圆圈的基础上的凹面部分的轮廓。请参考下面的图片。这是要分隔的白色对象：目标结果是：下面是我使用分水岭算法的实现：上面的结果不是我想要的。如果分离对象的大小相似，则我的算法很好，但是如果大小差异很大，就会出现问题，如上面的图片所示。我想实现一个opencv算法，它可以分割像第二张图片这样的区域。
然而，输入的</em
浏览 7提问于2022-09-28得票数 0
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我使用的是haifengl/smile，我需要得到最优的簇数。
我使用的是CLARANS，其中我需要指定要创建的集群数量。我认为可能会有一些解决方案，例如从2到10个集群中进行排序，查看最佳结果，并选择具有最佳结果的集群数量。如何使用Elbow方法来完成此操作？
浏览 16提问于2019-06-12得票数 0
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我知道有一些聚类点的解决方案。我正在处理一个要素图层，该图层使用多边形来勾勒属性的轮廓。我想知道的是，是否有任何方式可以进行基于缩放的聚类。
这个是可能的吗？
浏览 1提问于2016-10-25得票数 0
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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</e
浏览 1提问于2014-04-25得票数 2
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关于轮廓宽度(SW)、戴维斯- Bouldin指数(DB)、Calinski-Harabasz指数(CH)和Dunn指数等指标鲜有报道。我们怎么能说聚类质量度量是好的呢？聚类质量度量是否有较好的度量？“具有较高轮廓值的对象被认为是良好的群集”-Wikipedia。聚类
浏览 0提问于2015-03-02得票数 0
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我试图用sklearn.metrics.silhouette_score来确定k-方法的簇数。我已经为range(2,50)集群计算了它。如何解读这一点？我应该选择多少个集群？
📷
浏览 0提问于2016-10-06得票数 1
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圆的分割图像的轮廓查找导致沿边界轮廓不是圆形的轮廓，轮廓查找使用以下方法完成：如何将这些坐标转换为复杂格式。
浏览 0提问于2017-03-27得票数 0
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解释聚类度量
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我在Scikit中用k均值进行聚类，学习398个样本，306个特性。特征矩阵稀疏，簇数为4。为了改进聚类，我尝试了两种方法：
我使用PCA将特征维降为2。31.682 401.3 0.879 2公里+顶部特征5989230.351 75863584.45 0.977 3 kmeans+PCA 890.5431893 5
浏览 4提问于2016-08-03得票数 1
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我使用了K均值聚类。为了找到K的最佳值，我观察了惯性值对K的变化，以及平均轮廓数对K的变化。惯性图似乎表明数据中有5个簇。然而，平均轮廓数在5达到最小。那么，如何解释这一点呢？如果数据中有5个集群，那么平均轮廓数不应该最大为5(而不是最小)吗？
谢谢
浏览 0提问于2016-04-15得票数 2
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相同数据和聚类数的不同轮廓得分
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我想使用silhouette score为我的数据集选择最优聚类数。我的数据集是关于2,000+品牌的信息，包括购买该品牌的客户数量、该品牌的销售额以及该品牌在每个类别下销售的商品数量。由于我的数据集非常稀疏，因此在聚类之前我使用了MaxAbsScaler和TruncatedSVD。
我使用的聚类方法是k-means，因为我最熟悉这种方法(我希望
浏览 4提问于2017-08-29得票数 1
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集合中有5个清晰的聚类，它们很容易被算法分类，但是当k> 5时，结果是相当令人失望的，这是事情开始变得棘手的时候。我相信我的算法是正确的，也许数据对Kruskal方法特别不好。单链接聚类，如Krus
浏览 2提问于2013-12-05得票数 6
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标杆EM软聚类对K-均值？
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我有两种实现，一种是K-均值，另一种是EM进行软聚类。但我不知道如何验证它们的准确性。也就是说，通过检索更好的集群，哪一个表现得更好。我的假设是，因为EM做的是软赋值，而不是K-均值中的硬赋值。如何衡量EM软聚类对K-均值的准确性？对合成数据也有什么建议吗？
浏览 14提问于2014-07-21得票数 0
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我想找出一种在二进制图像中找到单词或一对单词的边界框的方法。图像本身看起来像这样：(我需要的边界框由蓝色矩形标记)。图像是没有任何其他对象的。我正在考虑某种形式的连通成分分析，比如首先检测单个字母，然后以相邻字母连接的方式在另一个Mat对象上“绘制”它们的边界框。我想利用一个有用的信息--单词或一对单词组成一条水平线，这是一个可以用来区分"Hello there“和"abcdf”的信息--我只是不知道怎
浏览 2提问于2014-11-01得票数 1
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我使用k-means算法对我的数据进行聚类。我有5000个样本……(我的每个样本都是关于一个客户的。为了分析客户价值，我将基于4个行为特征对它们进行聚类。)距离是使用欧几里德度量和皮尔逊相关性计算的。我不知道欧几里德距离是计算距离的正确方法还是皮尔逊相关性？我正在使用轮廓来验证我的聚类。当我使用皮尔逊相关性时，轮廓值比我使用欧几里德
浏览 4提问于2014-08-04得票数 0
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支持向量机和聚类？混乱
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我正在读一篇关于语言分类的论文。这篇论文很容易理解，除了一个部分。它们使用聚类和svm分类。我已经读了很多次报纸，但我不能确切地理解他们什么时候为什么要做svm分类。他们将特征空间聚集在一起，这是相当公平的。但是svm的目的是什么呢？系统的训练是由多类svm完成的吗？这就是我所理解的；首先，他们使用svm来用标记的图像来训练系统，其次，他们提取特征，并为每个图像在类中聚集特征。
这可能听起来很幼稚，
浏览 0提问于2013-12-08得票数 3
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