每个簇的样本数在R中变化的采样
在R中，可以使用函数sample来进行采样操作。sample函数可以从给定的向量中随机抽取指定数量的样本。
在采样过程中，可以通过设置参数replace来控制是否允许重复抽样。当replace为TRUE时，允许重复抽样；当replace为FALSE时，不允许重复抽样。
对于每个簇的样本数在R中变化的采样，可以按照以下步骤进行操作：
- 首先，确定每个簇的样本数变化规律。可以通过定义一个向量或者一个函数来表示每个簇的样本数。
- 使用sample函数进行采样。根据每个簇的样本数变化规律，设置sample函数的参数，例如设置抽样的总样本数、是否允许重复抽样等。
- 根据采样结果进行后续处理。根据采样结果，可以进行数据分析、建模等后续操作。
需要注意的是，R中还有其他一些与采样相关的函数和包，例如stratified和caret包，可以用于更复杂的采样需求，如分层采样、交叉验证等。
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1回答
下面是我从一个集群模型中得到的集群中心的输出(kms-6集群)
3.371069，3.920354，3.629747，3.700000，3.988506，3.740385
然而，在将数据分割成6个组并取6个组中每个组的平均数据之后，我得到了与上面的组不同的一组数字。
3.7、3.6、3.6、3.8、4.2、3.3
我的问题是，集群中心与手段不同吗？
为什么我会得到不同的价值观？
浏览 0提问于2019-03-19得票数 3
1回答
下面给出了一段代码，它生成高斯分布并对数据进行采样：
input = pd.read_csv("..\\data\\input.txt", sep=",", header=None).values
gmm = GMM(n_components=5).fit(input)
sampled = gmm.sample(input.shape[0], random_state=42)
original_label = gmm.predict(input)
generated_label = gmm.predict(sampled)
return sampled
当我检查
浏览 1提问于2017-12-29得票数 0
1回答
我有几个聚类算法调优有5个集群。如果新的数据不属于最初的5个集群，我想要第6个集群，在第6个集群中。
第6簇说其他类别由不属于5个聚类的所有数据点组成。
P.S.:-最初提供的任何数据都属于这5个集群。因此，假设数聚类为5的k均值算法。在推理过程中，我想添加第6簇，这样任何一个确实属于给定聚类的算法都可以根据阈值距离将其放入这个类别。我有文本数据。让我去哪种聚类算法，我应该使用dbscan，som等等。
浏览 0提问于2021-04-19得票数 0
2回答
我想知道一块样本和它的时间当量之间的关系。根据我到目前为止的粗略想法：
每秒播放的样本数=总文件大小/持续时间。
因此，假设我有一个1.02MB的文件，持续时间为12秒(avg)，每秒将播放大约89,300个样本。是这样的吗？
有没有其他方法来计算这个值？例如，我如何知道一个byte1024数组在时间上相当于多少？
浏览 0提问于2011-02-16得票数 9
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2回答
我正在生成一个脚本，用于从cats数据集(从-MASS-包)创建引导示例。
按照戴维森和欣克利教科书1，我运行了一个简单的线性回归，并采取了一个基本的非参数程序引导从iid观测，即对重采样的。
原始样本的形式如下：
Bwt Hwt
2.0 7.0
2.1 7.2
...
1.9 6.8
通过一个单变量线性模型，我们想要解释猫的大脑重量炉膛重量。
守则是：
library(MASS)
library(boot)
##################
# CATS MODEL #
##################
cats.lm <- glm(Hwt
浏览 3提问于2012-12-30得票数 14
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3回答
我有一个平面的N点的位置。
(x(i), y(i))是点编号i的位置。我想知道平面上有多少簇，每个簇的大小是多少。簇是一组比称为r_0的距离更近的点。
例如，如果点编号i和编号j之间的距离小于r_0，并且点编号j和点编号k之间的距离也小于r_0，则这三个点位于同一簇中(点编号i和k之间的距离不必小于r_0)
谁能告诉我，如果我知道C++中的x(i)和y(i)，如何找到集群的数量和大小？
浏览 4提问于2017-10-08得票数 0
1回答
我试图训练一个CNN来完成多类多标签分类任务(20个类，每个样本可以属于1+标签)，而且数据集是高度不平衡的。在单标签情况下，我将使用sklearn中的compute_class_weights函数来计算类的权重，以帮助优化器考虑少数类。但是，对于多标签的情况，我觉得它不像应该的那样工作，因为它将所有类发生的次数作为样本的数量，而实际的样本数则较少(因为它的多标签)。在这种情况下，是否有人熟悉计算类权重的函数，甚至是公式？
谢谢
浏览 0提问于2018-10-12得票数 0
我是Mahout的初学者，我使用Mahout0.8，并遵循了的教程
当我使用：mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job -i testdata -o output -t1 20 -t2 50 -k 5 -x 20 -ow
然后使用clusterdump提取集群中心：
mahout clusterdump --input output/clusters-20-final --output /media/synthetic_control.center
在synthetic_control.center文件中：
浏览 0提问于2012-10-11得票数 2
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我有15个样本，要做回归分析有点小。
有人告诉我，使用引导技术增加样本计数将使我的数据在统计上更有意义。所以我试过了。
我第一次尝试的是让我的样本数从15到1000之间，通过对scikit的“重采样”功能--在Python中学习。
但是当我看到“重采样”函数的源代码时，似乎没有任何关于引导的内容。
这是我的问题。
Q1:用引导技术将15个样本重采样到1000个有统计学意义吗？
Q2:如果是的话，如何在中实现？
谢谢。
浏览 3提问于2017-11-05得票数 1
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给定以下参数：
Sample size: 16
Channel count: 2
Codec: audio/pcm
Byte order: little endian
Sample rate: 11025
Sample type: signed int
如何确定录制音频的N miliseconds样本数？我是音频处理方面的新手。编解码器是PCM，所以我猜它是未压缩的音频。
我在Windows7旗舰版x64上使用Qt4.8。
浏览 0提问于2012-03-06得票数 5
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3回答
我正在尝试计算波形的RMS值，但遇到了一些问题。
我每隔x微秒采集一次样本，这是由中断触发的。样本存储在一个数组中，每次采样时，它都会将最后一个值推入数组中的下一个点，并将一个新值放入。当我取样本时，我将其平方并除以20 (每个周期的样本数量，假设波形固定频率)，然后将其放入我的数组中，我还将其添加到一个总和值中，当我达到20个样本时，我减去第一个样本，并添加最后一个样本。
value 20 = value 19 //INT16 values
value 19 = value 18
...
value1 = (sample * sample)/20
sumvalue += value1
s
浏览 0提问于2015-06-10得票数 1
假设一个有9个坐标，对应9个点a，b，c…，i。
在R中是否有任何函数或解决方案来应用具有固定初始“均值”和固定簇大小的k-means，这意味着输出应该是具有(a，.，.)的3个簇。(b、.、.)和(c，.，.)？
浏览 1提问于2014-04-13得票数 0
1回答
执行FFT时，输出数组中每个元素的频率表示为：
元素k处的频率为f(k) = k/NT
其中N是样本数(因此输出数组中的元素数)，T是以秒为单位的时间滑块。F以HZ为单位测量
我的问题是，根据这个公式，每个元素的频率将始终小于1 HZ，并且FFT永远不会产生高于1 HZ的频率。
那么你如何在更高的频率上操作呢？像人耳能听到的声音(20 to到20 20HZ)
谢谢D
浏览 0提问于2012-04-28得票数 1
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在k均值的情况下。
如果2个初始数据集成为质心值，那么它将产生簇1，簇2产生值0 ...为什么？
这不是很奇怪吗？
测量质心到距离本身的距离？
比如测量从美国到美国本身的距离。是否对k-mean算法中的步骤进行了解释。尤其是在短语“在确定质心的值时，质心的初始值是随机完成的”。
谢谢!
浏览 45提问于2018-07-23得票数 -1
1回答
我给出了一个样本数据集，并希望从原始样本数据集中选择多个样本，例如1000个样本块，每个样本块由原始样本数据中的500个数据点组成。我用python编写了这个小函数：
import timeit
import pandas as pd
import numpy as np
sample_data = np.random.randn(10000, 15)
index = pd.date_range("20000101", periods=10000, freq='B')
sample_data_df = pd.DataFrame(sample_data, inde
浏览 1提问于2017-10-13得票数 4
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1回答
我想对一个大样本数据进行聚类，为此我使用了MATLAB中的k均值函数。问题是它返回一个矩阵，其中所有数据都按照我指定的聚类数进行了排序。
我如何知道哪个簇的数量是最优的。
我认为，如果我在每个集群中获得相同数量的元素，这将是最优的，但这种情况从未发生过。相反，它可以继续对我输入的任何数字的数据进行聚类。
请帮帮我。
浏览 1提问于2010-11-20得票数 2
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1回答
K-均值:只有两个最优簇
、、、
我在R中运行一个k -均值算法，试图找到最优的簇数k，利用剪影法、间隙统计量和肘形法，确定了最优簇数为2。虽然没有为企业预先定义集群，但我担心k=2不太有洞察力，这就引出了一些问题。
1)根据数据的自然聚类，最优k=2意味着什么？这是否意味着也许没有明确的集群，或者没有集群比任何集群更好？
2)在k=2时，R-平方值较低(.1).当k=5时，R-平方更好(.32).如果选择k=5，知道它不是最优的，那么它的确切取舍是什么？会不会是你可以增加集群，但它们可能不够清晰？
3)我的n=1000，我有100个变量可供选择，但仅从领域知识中选择5个变量。增加变量的数量一定会使聚类更好吗？
4)作为问题3
浏览 1提问于2018-03-06得票数 0
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1回答
我目前正在开发一个程序，它可以分析叶子的面积，并将其与簇中叶子的位置进行比较(例如，它是第一个叶子，第三个，最后一个。等)并分析了位置、面积、质量等之间的关系。我有一个数据库，大约有5,000个叶子和1,000个簇，这就是问题出现的地方。
簇有不同的数量，大多数有5个叶子，但也有一些有2个、8个或介于两者之间的任何一个。我需要一种方法来区分集群中的数量，这样程序就不会处理带有3个叶子的集群与具有7个叶子的集群相同。我的.csv让每个叶子单独输入，所以简单地手动输入不同的集合是不可能的。
我是“R”的新手，所以我可能在这里遗漏了一项明显的技能，但任何帮助都将不胜感激。我也理解这是相当令人困惑的，
浏览 0提问于2017-11-14得票数 0
1回答
多重抽样比超采样有什么优势？
、、、、
我从来没有真正完全理解这一点，也没有找到一篇以友好的方式解释所有步骤的文章。
我将从我已经知道的开始(我希望它不包含误解)。我很确定分配一个多采样帧缓冲区所需的内存(普通缓冲区的内存)与样本数(N)一样多。这是有意义的，因为每个像素可以被采样到N次。
在光栅化过程中，GPU通过测试每个样本是否在正在绘制的几何图形内，为MS帧缓冲区生成一个片段。这就是提供边缘抗混叠的东西。每个样本都会产生一个片段。
当一个像素的所有样本都在几何图形内时，我不确定会发生什么。产生了多少碎片？这个可以配置吗？如果我想要对“内部”像素进行4次采样，并对边缘像素进行16次采样呢？这将需要一个16倍的MS帧缓冲区。
还有
浏览 0提问于2012-07-24得票数 6
1回答
以更高的频率绘制正弦
、、、
我正在尝试绘制一些正弦波(用普通的js here编写的代码示例)。 当频率为“低”时(在这种情况下，freq= 10 hz )，该图相当不错： ? 问题是当我增加频率时(例如，尝试设置var freq = 50 )： ? 很多涟漪，它变得扭曲，没有那么好的情节。如果我增加更多，那就更糟了(例如var freq = 8030就很糟糕)。当我在pro系统上看到这样的图形时，它们显示得很好。 你会如何改进它？快速傅立叶变换，样条，什么都行？哪种方法是正确的？ 我真的不需要精确度(比如波形分析之类的)，只要把它画得很好就行了(例如，在Desmos https://www.desmos
浏览 18提问于2020-10-23得票数 0
1回答
模糊聚类验证
、、
我想用模糊C-均值聚类对41个变量和415个观测数据集进行聚类。但是，我仍然无法验证这些集群。当我用随机数量的集群绘制图时，我可以解释总方差的54%，这不是很大，也没有像iris数据库那样真正好的集群。
首先，我在3个集群上运行了带有鳞片数据的fcm，但是如果我试图找到寻找最佳集群数量的方法，那么我不想设置任意定义的集群数量。
于是我转到谷歌，在谷歌上搜索：“在R中验证模糊聚类”，但我仍然需要尝试一堆不同数量的集群。我查看了advclust、ppclust和clvalid包，但找不到函数的演练。我看了每个包的文档，但也看不出下一步该做什么。
我遍历了一些可能的集群，并使用fanny的k.cri
浏览 0提问于2018-11-12得票数 0
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Kaplan-meier估计，在生存分析中做bootstrap是可能的吗？
如果是这样，我应该怎么做呢？
我读过一些文章，但它们太复杂了。在R中有一个叫做BootKM的函数，有人能简单解释一下它是如何工作的吗？
浏览 5提问于2015-02-12得票数 0
我绝对不是一个R程序员，但我正试图在这段代码中跌跌撞撞。我有一个数据帧，看起来像这样--有200行(这里只显示了8行)。
Ind.ID V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 Captures
1 1 0 0 1 1 0 0 0 2
2 2 0 0 1 0 0 0 1 2
3 3 1 1 0 1 1 0 1 5
4 4 0 0 1 1 0 0 0 2
5 5 1 0 0 0 0 1 0 2
6
浏览 0提问于2015-05-19得票数 0
1回答
上下文:我目前正在处理一个图像处理问题，其中我需要从二进制噪声图像中识别线条。噪声来自测量和信号处理轮次，它们提取设备中跃迁的位置&无法进一步降低。
使用链接算法(所有接触的点或在指定距离内的所有点被分组到单个簇中在给定示例中，标准是2个转换点之间的最大孔大小为一个像素)来生成“簇”。然后，我计算每个聚类的Hough变换，提取最可能的角度和距最佳直线原点的距离。我还提取了这两个变量的不确定性(当集群不是土豆并且有多个点时，通常会有几个度数)。使用这些信息，我能够非常有效地重建线条(知道当我们的设备没有缺陷时，所有相邻的转换总是平行的)。但我的问题来了：
问题:由于特定于设备和设计的杂质
浏览 1提问于2017-04-27得票数 0
我想通过软件R中的层次聚类方法知道每个簇的中心点。下面是我获得的找到簇的代码，现在我想知道每个簇的中心点。谢谢!
library (readxl)
B1 <- read_excel ("C: / Users / Jovani / Google Drive / Google Drive PC / Work / Clustering /test.xlsx")
> A<-scale (B1)
> d<-dist(A)
> fit.average<-hclust(d,method="average")
> plot(fit
浏览 3提问于2020-03-12得票数 0
2回答
我正在开发一个基于传感器的应用程序，它的主要目的是检测一个电子cable.If的磁场有电流在电缆中流动，然后它应该显示一些信息，当没有电流意味着它应该通知also.Using以下代码，它检测电流，但问题是它还检测金属field.If任何人知道解决方案，请让我知道。
public class MainActivity extends Activity implements SensorEventListener {
SensorManager sensorManager;
// static final int sensor = SensorManager.SENSOR_O
浏览 1提问于2013-04-17得票数 2
1回答
该问题适用于二维高斯数据EM聚类(或K均值)的可视化。例如，对于3个簇的数据样本，我在一个具有3种不同颜色(例如r、g、b)的散点图中显示了3个从EM中得到的簇。现在我想在上面画椭圆等高线。我不希望三个国家的颜色在从r到b的全色光谱上变化。对于簇1的轮廓，我想要不同的红色强度，对于第2簇，我想要不同强度的蓝色和相同的簇3。我把同心等高线的数目设置为5，并试图传递一个颜色数组如下，但它没有工作。
ColorVec = ['r' ; 'g' ; 'b' ; 'm' ; 'c' ; 'y'; '
浏览 0提问于2014-10-23得票数 0
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1回答
我能够使用两个不同的LabVIEW VIs分别正确地测量气流和声音参数。其中一个程序负责以100 at的采样率测量通过连接到计算机的USB设备的呼吸气流。另一个程序负责通过音频插孔获取肺音。 但是，当我在一个while循环中组合这两个程序时，如附件所示，组合的VI不能正常工作。我试图通过为气流和声音参数放置相同数量的样本来获取这两个信号。然而，保存的数据显示，对于气流和声音，我没有获得相同数量的样本。我在控制和标准化这两个参数的样本数量方面遇到了困难。 我添加了写入测量功能，将两个数据记录并保存在一个文件中。我设法保存了数据，但保存的数据是杂乱无章的，并且保存在多个工作表中。 ?
浏览 20提问于2019-10-07得票数 0
2回答
我拥有的数据集是由路径名组成的一些文本数据。我正在使用TF-国防军向量器和决策树。数据集中的类严重不平衡。有几个大类的样本数超过500个，而其他一些小类的样本数少于100个。有些甚至更小(不到20)。这是实际收集的数据，因此模型在实际实现中看到次要类的可能性也很小。我现在遇到的问题是，模型大部分时间预测小班为主修班，使我的准确率一直在45%左右。如果我重新整理数据，我认为由于模型学习主修班的能力降低，准确性会更差。
因此，我想问一问，我是否应该考虑重新整理我的数据，或有人对如何提高我的模型的准确性有任何建议？任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2021-07-14得票数 0
2回答
我已经收集了一些简短的WAV文件，我想使用各种数字信号处理算法在Java中处理这些文件。为此，我需要获得一个以11025 Hz帧速率编码的int值样本数组。
源文件有几种不同的采样率，包括11025 Hz和44100 Hz。下面是我尝试用来读取它们的代码：
// read the WAV file
FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(new File("test.wav"));
AudioInputStream audioInputStream = AudioSystem.getAudioInputStre
浏览 3提问于2010-02-17得票数 8
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下面是我的测试计划配置：
Number of Threads (users): 150
Ramp-up Period (in seconds): 10
Loop Count : Forever
Scheduler: 300 Seconds
我运行了持续时间为300秒的测试。加载jtl文件后，汇总报告中显示的样本数为7435。
我使用配置运行了另一个测试
Number of Threads (users): 300
Ramp-up Period (in seconds): 10
Loop Count : Forever
Scheduler: 300 Seconds
但汇总报告中显示的样本数为75
浏览 0提问于2013-10-21得票数 1
1回答
我有6个纹理。其中一些是通过以下方式初始化的：
void glTexImage2DMultisample( GLenum target,
GLsizei samples,
GLenum internalformat,
GLsizei width,
GLsizei height,
GLboolean fixedsamplelocations);
一些(例如中风/延迟阴影/特殊效果)是通过以下方式初始化的：
glTexImage2D( ... );
(主要问题)可以同时呈现给所有这些人吗？例如，如何混合MSAA类型的渲染目标？
我试过了，但是我得到了错误
浏览 1提问于2021-07-15得票数 1
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如何访问快速过滤器块过滤器设计器？当我在黑板中实例化快速过滤器块并更改过滤器参数时，没有任何反应。它不应该计算点击并在"realFilterCoefficients“属性中更新它们吗？
浏览 0提问于2017-07-06得票数 0
2回答
我想在Java中实现用于和弦识别的快速傅里叶变换，但我并不真正理解它。它说样本的数量应该是2的幂，那么对于一首没有样本数等于2幂的歌曲，我们应该做什么呢？另外，我想知道有关STFT的情况。
浏览 2提问于2013-10-09得票数 0
回答已采纳
1回答
我是Simulink的新手，我想知道以下事情是否可能：
我有一个信号，比如说10000个数据点。在这个信号上，我想运行某个算法，然而，该算法需要1000个样本才能正常工作。
现在，使用普通的matlab函数，这是没有问题的。你将信号切成10段，对每一段执行算法，将处理过的部分缝合在一起，你就得到了结果。
然而，在Simulink中，这会产生一些问题，因为(据我目前所知) Simulinks会阻塞每个样本的工作样本(一个样本输入，一个样本输出)。所以我没有必要的数据来在一个块中执行算法。
有没有办法增加每个块的处理样本数量？
浏览 1提问于2014-07-08得票数 0
1回答
采样率偏差和声音播放位置
、、、、
例如，当您将声卡速率设置为44100时，无法保证实际速率等于44100。在我的例子中，应用程序和ALSA之间的流量测量(以样本/秒为单位)得到的值为44066...44084。
这应该与重采样问题无关:即使只有-48000的硬件也必须在" 44100“模式下以44100的速率”吃掉“数据。
在播放此波形时，当我尝试将光标拖动到波形上时，出现问题。我使用从WAV-file读取的“理想”采样率(22050，...，44100，...，48000)和播放start后所用的毫秒数来计算光标位置，使用以下C++函数：
long long getCurrentTimeMs(void)
{
浏览 1提问于2012-03-19得票数 1
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我有一个python脚本，它为数据集创建一个DecisionTreeClassifier，然后绘制该树的图形。问题是叶子中的样本数量始终不同于父节点中的拆分。例如，对于根节点，有value=4267,6669，但它的右侧节点只有828个样本。
下面是我的代码：
# Create Decision Tree classifier object
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=8, min_samples_split=0.03, min_samples_leaf=0.01)
# Train Decision Tree Classifier
浏览 0提问于2021-05-30得票数 0
3回答
在R中绘制dbscan的结果
、、、、
我们非常感谢您的意见、建议或解决方案，谢谢。
我正在使用R中的fpc包对一些非常密集的数据(范围-3，6之间的3组40,000个点)进行dbscan分析。
我已经找到了一些簇，我只需要画出有意义的簇。问题是我有一个单独的簇(第一个)，其中有大约39,000个点。我需要绘制除这个以外的所有其他集群。
dbscan()会创建一种特殊的数据类型来存储所有集群数据。它不像数据帧那样被索引(但也许有一种方法可以这样表示它？)。
我可以使用基本的plot()调用来绘制dbscan类型的图形。但是，正如我所说的，这将绘制不相关的39,000个点。
tl;dr:如何只绘制dbscan数据类型的特定集群？
浏览 0提问于2011-07-26得票数 4
我尝试使用这种技术来纠正非常不平衡的类。
我的数据集有类，例如：
In [123]:
data['CON_CHURN_TOTAL'].value_counts()
Out[123]:
0 100
1 10
Name: CON_CHURN_TOTAL, dtype: int64
我想使用SMOTETomek来实现示例0级和示例1级以下的比例，以达到80 : 20的比例。但是，我找不到一种方法来更正字典。当然，在完整的代码中，80:20的比率将根据行数计算。
当我试图：
from imblearn.combine import SMOTETomek
smt = SM
浏览 2提问于2018-09-25得票数 5
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1回答
我使用Resnet和Tensorflow来训练一个有20个类的模型。
我的问题是，我有6-7个班级，有很多样本，大约有相同数量的班级，有中等数量的样本，其余的班级有很少的样本。有了这个给定的分布，我的模型有太强的趋势来预测具有较大样本的类别而不是较小的样本。我试图通过减少大班级的样本数量来平衡我的班级，这有助于在预测期间给小班级留出一席之地，但现在我已经到了一个点，我无法提高我的模型超过90%的准确率，我觉得在大班级中削减样本会丢失很多有价值的信息。
所以，在我去买更多的样本之前，我想知道是否有一种方法来处理不平衡的类，该模型的逻辑变得非常好，可以识别较大的类是否存在(因为它有太多的样本，所以
浏览 3提问于2020-01-04得票数 1
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vsample_data = credit_card.sample(n=100，replace='False')
打印(Vsample_data)
在这里，我试图从数据集中采样100个数据点，但无法获得正确的样本数据，因此它保留了信用卡欺诈数据集的原始分布，即0类(非欺诈)和1类(欺诈)。
浏览 1提问于2018-04-24得票数 0
我正在使用DynamoDB后端的AWS上的Vault。后端支持HA。
storage "dynamodb" {
ha_enabled = "true"
region = "us-west-2"
table = "vault-data"
}
阅读HA概念文档：
为了获得高可用性，一个Vault服务器节点在数据存储中获取一个锁。成功的服务器节点随后成为活动节点；所有其他节点都成为备用节点。此时，如果备用节点接收到请求，它们将根据集群的当前配置和状态转发请求或重定向客户端--有关详细信息，请参阅下面各节。
浏览 2提问于2019-03-08得票数 5
我试图理解-c和-F选项perf record真正做了什么，但我无法解释我看到了什么。我正在运行以下命令：
perf record -a -F <frequency> sleep 1
和
perf record -a -c <count> sleep 1
尝试不同的频率和计数值。我得到的结果是
在第一个表中，我设置了频率，在第二个表中，设置了计数。次数和计数如何影响事件的数量？我认为事件的数量是独立于频率和计数的，但显然不是这样。perf实际上是做什么的？
浏览 0提问于2018-11-23得票数 8
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问题：-我必须计算时间序列数据的FFT。
时间序列数据的什么?，我有一个振动传感器，给我在x和y坐标下的位移数据。
，有什么问题吗？，我找不到一个合适的库来工作，虽然我找到了一些，但我不知道它是否正常工作。据我所知，我们需要采样率和元素的)来计算FFT。
我使用了库，其中传递了一个一维数组，它返回一个具有一些正值和一些负值的2D数组。
问题我有
据我所知，在不需要采样率的情况下，它是如何计算FFT的？
对于计算FFT，数据频率是否需要像理想中的常数一样，我每秒有170个数据，但有时下降为165和160。
我有什么方法可以验证我的fft
Ps:-我正在尝试实时绘制fft
非常
浏览 1提问于2021-04-21得票数 1
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有效动态聚类
、、、、
我有一组来自单元间隔的数据点(即具有数值的一维数据集)。我在网上收到了一些额外的数据点，而且某些数据点的值可能会动态变化。我正在寻找一个理想的聚类算法，它可以有效地处理这些问题。
我知道会处理新实例的添加，我认为只要稍加修改，它就可以处理动态实例值(即首先从相应的集群中获取已修改的实例，然后更新集群的平均值，最后将修改后的实例作为算法的输入，就像添加一个未见实例一样)。
我对使用k均值算法的关注是，需要提供簇数作为输入。我知道它们优于其他聚类算法(GAs、MSTs、分层方法等)。时间和空间的复杂性。老实说，我不确定，但也许我可以使用上述算法之一。即使我的数据集比较大，一个维度的存在也让我感到奇
浏览 5提问于2014-07-08得票数 0
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从共现矩阵中提取纹理特征
、、、
我正在尝试在MATLAB中为彩色图像创建一个基于内容的图像检索系统(CBIR)，并使用k-means算法来提取我数据库中图像的特征向量。每个图像有四个簇，每个簇都有关于颜色(R，G，B)和位置(X，Y)的信息。
我现在正在尝试将纹理特征添加到我的集群中，并需要使用灰度共生矩阵(GLCM)。我知道GLCM只是一个概率的指示器，某个灰度级将出现在另一个灰度级旁边，并为我的图像创建了GLCM。
我不清楚如何将GLCM映射到原始图像(以及它的簇)，因为GLCM谈论的是像素对，而我希望每个X，Y位置都有纹理信息。如何将GLCM转换为像素？
浏览 6提问于2012-04-09得票数 2
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OProfile在平面报表中给出的样本是函数本身的样本，还是函数本身的样本加上它调用的函数的样本？我试着看了文档和教程，但找不到具体的答案。我的感觉是，它是self的样本，更准确地说，是CPU为函数体执行指令时的样本数量，而不是在它调用的函数中。
浏览 4提问于2014-01-09得票数 0
我有一个向量x，它表示用tf转换的文本数据.然后利用学习的cosine_similarity()函数计算矢量各点之间的距离，并利用scipy.cluster.hierarchy建立病房距离的linkage_matrix。这创建了一个分层聚类，但我不知道如何计算每个观察到的每个质心的距离。
在使用sklearn中的kmeans时，我计算出可以调用transform()方法对x向量进行计算，然后返回一个矩阵，其中包含每个观测值与每个簇之间的欧几里德距离。我想用scipy.cluster.hierarchy算法做一些类似的事情。
我已经尝试过检查返回的linkage_matrix以及scipy.sp
浏览 5提问于2022-10-27得票数 0
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