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1
回答
点
聚
类
、
假设有10,000个点具有x和y坐标。它们中的许多紧密相连,如下图所示: 为了减少数据的大小,我尝试从每10个最近的点中挑选一个点,我的意思是将点分成十个部分类别,并从每个类别中挑选一个
浏览 1
提问于2014-03-29
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1
回答
sklearn如何计算谱
聚
类
的最
近邻
亲和度矩阵?
、
很简单,如果我将最
近邻
居的数量指定为k,那么对于每个节点,它都会找到最近的k个节点,并将亲和度指定为1。 然而,我观察到由sklearn谱
聚
类
最
近邻
生成的亲和力矩阵并不只包含0和1。是不是因为最
近邻
居列表中可能有关联?因此我将1/n分配给n个相等的相邻节点?
浏览 28
提问于2017-07-14
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1
回答
如何为K-
近邻
算法输入预
聚
类
数据
我正在对数据应用k
近邻
算法(使用
类
库中的knn函数)。我在某处读到过,您可以通过对数据进行预
聚
类
来提高k
近邻
分类的效率。我的问题是,如果我使用k-means对数据进行
聚
类
,我如何将数据输入到k-
近邻
算法?我是输入kmeans函数的结果,也就是具有
聚
类
均值的数据集,还是将指定的
聚
类
组合到数据中,然后在每个
聚
类
上分别运行k最
近邻
?请
浏览 5
提问于2014-07-30
得票数 0
1
回答
最
近邻
分析(QGIS)中最
近邻
指数(NNI)和Z评分的解释
、
、
、
在QGIS (3.4)中,我通过向量分析工具>最
近邻
分析工具对两个不同的点模式(各有13个考古遗址)进行了最
近邻
分析。我很难理解这些价值观意味着什么。这两种模式的NNI是否表明这些点显示
聚
类
,因为它们是<1的?点模式#1的Z-得分表示
聚
类
,而点模式#2的Z-得分是随机过程吗?那么NNI和Z分数之间的区别是什么来理解点模式的行为呢?点模式1Z-得分:-1.5102844644713787
近
浏览 8
提问于2020-09-13
得票数 0
1
回答
如何使树状图看起来比在Seurat更好?
、
我正在尝试从Seurat的
聚
类
功能产生的
聚
类
中创建一个层次
聚
类
树。他们的函数BuildClusterTree和PlotClusterTree基于SNN (共享最
近邻
)算法生成了一棵丑陋的树,这是ggplot2无法处理的。我正在尝试找出如何使用其他函数来绘制已由Seurat生成的
聚
类
,但我不知道如何或哪个R包最有效。有人对我有什么建议吗?
浏览 2
提问于2020-06-05
得票数 0
1
回答
根据提取的关键字和tf将新文档分配给集群。
、
、
我有大约40组文档,由k均值
聚
类
算法和手工管理相结合来定义。例如,k均值给出的一些簇太吵,因此它们被进一步细分。 现在,我想为这些集群分配新的文档。
浏览 0
提问于2018-12-14
得票数 1
2
回答
在空间时间内求最近点插值数据
、
、
、
我有一组数据,格式如下:
浏览 8
提问于2010-12-18
得票数 2
2
回答
在c++中对二进制向量进行k均值
聚
类
的快速方法
、
、
、
我想将二进制向量(数百万个)
聚
类
到k个
聚
类
中,我使用hamming距离来寻找与初始
聚
类
最近的邻居(这也非常慢)。我认为K-means
聚
类
并不真正适合这里。问题在于计算到某个初始
聚
类
中心的最
近邻
居(二进制向量)的平均值,以更新质心。 第二种选择是使用K-medoid,其中新的集群中心是从最近的邻居之一(对于特定集群中心的所有邻居最近的一个)中选择的。
浏览 2
提问于2013-06-11
得票数 4
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1
回答
应用KMeans算法后的混淆矩阵维数
、
、
、
我正在用Python开发一个代码,将KMeans
聚
类
算法应用于数据集。我初始化的簇数为5,但在应用该算法并进行预测之后,我很想看到混淆矩阵,以检查算法的执行情况。
浏览 0
提问于2018-03-21
得票数 0
1
回答
K-means
聚
类
算法的收敛条件是什么?
、
、
我有一个while循环,在这个循环中,im将我的
聚
类
点更改为最
近邻
居的x和y的相应均值。但是while循环的停止条件是什么呢?我怎么知道它已经收敛了呢?
浏览 0
提问于2019-10-02
得票数 0
1
回答
Python:如何获得相似矩阵对称
、
、
我在k
近邻
模式下使用FLANN ()建立一个稀疏的相似矩阵,以便将谱
聚
类
应用于生活在中等维(约20)维的大量点(约100万)上。我如何使它对称?
浏览 3
提问于2014-11-12
得票数 1
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1
回答
度量文档
聚
类
内
聚
度
、
、
我知道簇内距离和簇内离散度,它们分别是计算
聚
类
评价指标轮廓系数和Calinski-Harabaz指数的一部分。我的问题是,还有其他度量或方法来计算这样的簇内一致性或凝聚力吗?
浏览 0
提问于2018-04-13
得票数 0
1
回答
定义质心的值
、
我想选择一个
聚
类
算法来定义质心的值(而不仅仅是它们的数目)。我对k-的理解是,我可以指定'K‘(质心数),但不能指定值本身。 相反,我有一个给定数量的质心,我想“测试”。
浏览 0
提问于2019-03-12
得票数 1
1
回答
Mahout中高维数据的图表
、
、
、
我对在Mahout中对高维数据运行谱
聚
类
算法很感兴趣。我的问题是,如何获取高维数据向量的列表并创建最
近邻
图?这是在Mahout中完成的,还是有映射可缩减的方法来完成这样的事情。
浏览 0
提问于2013-03-24
得票数 0
1
回答
平面的空间特征和模式分析?
、
例如,到目前为止,我已经使用最
近邻
分析来识别集群,以及象限分析。有没有人能建议用一些相对简单的代码就能计算出的其他空间特征和模式?任何人都可能是旅行商问题的专家。非常感谢!
浏览 1
提问于2017-10-20
得票数 0
1
回答
在r中预定义集群
、
、
、
我有一个非常大的数据表(大约100.000个观察值),我想用它来进行
聚
类
。因为有些数据是分类的,所以我尝试使用"gower distance“,然后使用hclust()和"ward”方法。数据本身是非常异构的,这就是为什么我想对数据进行“预
聚
类
”,然后进行实际的聚类分析。你们中有没有人以前做过这样的事情,并能给我指明正确的方向?在按特征对它们进行
聚
类
之前,我想按品牌对它们进行预
聚
类
。例如,所有的宝马都在同一个集群中,以此类推。只有在
浏览 0
提问于2017-06-07
得票数 0
1
回答
基于电影数据集的KMeans
聚
类
、
、
、
我正在处理Movielens数据集,我想对其应用K-Means算法。我想知道为此应该选择哪些列,以及如何进一步处理,或者是否应该直接使用KNN算法。
浏览 16
提问于2018-08-16
得票数 1
1
回答
pcl::欧几里季安
聚
类
提取与pcl::Kmeans
、
、
、
、
在PCL教程中,我们可以学习如何分割平面和提取欧几里德
聚
点云。所以现在,在我使用pcl::EuclideanClusterExtraction算法之后。我需要每个星系团的质心或平均位置。
浏览 5
提问于2020-10-20
得票数 0
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1
回答
基于
聚
类
的图像搜索引擎颜色特征提取
、
、
、
、
我尝试了一些
聚
类
算法,比如来自sklearn.cluster的k方法(正如我从上看到的),从样本图像中选择质心作为我的特征,最终在CIELab颜色空间中获得更多的感知一致性。
浏览 1
提问于2017-12-05
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1
回答
TensorFlow 2.0是否支持下面所述的通用机器学习库?
线性回归 非常感谢您的时间和澄清提前。
浏览 3
提问于2018-11-27
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