我正在学习KMeans集群的概念。如果变量是连续的，我知道如何聚类。但此数据集包含分类/离散变量，如性别和邮政编码。
浏览 3提问于2016-09-12得票数 0
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文档及其结构的聚类
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我正在通过查看文档的结构来对文档进行聚类。for num_clusters in np.arange(2,200): model.fitlen(use)*len(use)) cluster_sum=cluster_sum/num_c
浏览 0提问于2020-05-13得票数 2
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我是新手，所以请告诉我比较cosine similarity和k-means的逻辑是否不正确
我从k-means那里得到了一组D3，现在我对Cluster No. 1感兴趣。现在，我有了一个测试样本，我运行k-means prediction并以1的形式获得输出，这意味着它属于对我有好处的Cluster No. 1，但是这里的用例是计算即使这个样本不属于Cluster 1，因此，为了解决这个问题，我考虑在我的测试样本和我使用average of all values for each column
浏览 0提问于2020-06-13得票数 2
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多维数据k均值聚类后的主成分分析
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我有以下10个变量的数据集：我想用这个多维数据集来识别集群，所以我尝试使用以下代码来实现k均值聚类算法：data['clusters'] = clustering_kmeans.fit_
浏览 9提问于2021-10-24得票数 1
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我正在进行一个项目，利用未标记数据集的聚类结构来提高监督学习聚类算法的性能。在对存储在矩阵中的数据进行预处理之后，我使用k-方法对数据进行聚类，如下所示：k = KMeans(n_clusters=40).fit(X)
我将所需的标签存储在y中。我全神贯注地
浏览 1提问于2017-03-08得票数 2
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K均值聚类
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我想使用kmeans聚类，然后得到质心的值和索引。例如，如果有一个5*5数组，我们就会对k=2和2个质心进行聚类。我怎样才能得到这些质心的值？我目前在matlab的工作深度，并希望实现一份研究论文。
浏览 0提问于2020-01-31得票数 -1
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如何使用高斯混合模型进行聚类？
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我一直在使用k-Means将数据聚类为2类。然而，现在，我想使用一种不同的方法，使用高斯混合模型将数据聚类到两个类别中。我已经阅读了Scikit-Learn文档和其他SO问题，但我无法理解如何在我目前的上下文中使用GMM进行2类聚类。我可以很容易地使用k-Means将数据聚类为2类，如下所示：
浏览 31提问于2019-03-15得票数 0
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如何应用集成聚类方法？
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我需要使用集成聚类方法，在我的数据集中使用python。我已经通过使用scikit学习库应用了k-均值聚类。我还应用了不同的分类方法，也发现了集成分类方法在科学学习中的应用.现在我感到困惑的是，在scikit中是否存在用于集成聚类的库，或者我如何将集成聚类方法应用于我的数据集？
浏览 0提问于2018-02-03得票数 0
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在使用KMeans对具有全球定位系统位置的数据集进行聚类后，是否有一种方法可以确定具有最多点的聚类，即最大的聚类，然后将其中一个中心与此特定聚类相关联？假设我的代码是： kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(points) 我知道我可以通过以下方式打
浏览 38提问于2019-09-26得票数 0
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我对数据分析很陌生。作为我任务的一部分，我必须对所有适用变量都是序号(1-5级)的数据集执行分层聚类和Kmeans聚类。在执行聚类之前，我需要缩放数据吗？
浏览 0提问于2019-09-25得票数 2
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我正在尝试使用经典的kmeans聚类算法，其中聚类的数量是2。因此，我使用一个彩色图像，并用以下命令读取它：接下来，我使用以下命令提取像素的x和y位置：现在，我想对这个结果进行聚类</
浏览 0提问于2018-03-07得票数 0
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为了建立一个有监督的学习模型，我采取了兴趣变量的每日st.dev。我想找一组每日st.dev，即st.dev最小的第一组，第二组更大的，等等。mat.X = pd.to_numeric(mat['X']) kmeans = KMeans(n_clusters=3)<e
浏览 3提问于2018-03-13得票数 1
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嗨，我有几个数据帧，每个数据帧代表接受某种处理的样本，我已经将它们组合到一个列表中，想法是我想在列表中的每个元素/数据帧上测试Kmeans聚类方法。 假设我将这7个数据帧绑定到一个列表中。以下是其中两个示例数据https://drive.google.com/drive/folders/1B8JQY94Z-BHTZEKlV4dvUDocmi
浏览 15提问于2020-11-06得票数 0
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我有一个300×2的数据矩阵，也就是两个变量的300次观测。使用R中的kmeans函数，我可以用以下方式绘制生成的集群：fit.kmeans <- kmeans(data, 3)这提供了一个不错的二维的原始数据，颜色由
浏览 0提问于2018-05-17得票数 0
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我正在用K均值进行聚类分析，我有大约6个分类变量，我想在模型中考虑。当我将这些变量转换为虚拟变量(二进制值1-0)时，我得到了大约20个新变量。由于K-均值的两个假设是对称分布(偏态)和相同方差和均值(尺度)。我需要转换这些变量吗？
浏览 0提问于2021-06-10得票数 1
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R中gower距离的聚类
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我有一个数据，它有分类和数值变量。我希望使用gower距离对这些数据进行聚类，并获得作为向量的聚类值，就像kmeans函数中的那样。我怎样才能做到这一点？
浏览 4提问于2015-06-28得票数 1
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我知道Gaussian mixture model是K-means的一个推广，因此应该更准确。但我无法从下面的聚类图像中看出，为什么用K-means获得的结果在某些区域更准确(比如斑点噪声以浅蓝色点显示，在Gaussian Mixture Model结果中持续存在，而在K-means结果中不存在下面是这两种方法的matlab代码：L1 = kmeans(X, 2, 'Replicates', 5);
kmeansClusters
浏览 2提问于2016-03-31得票数 3
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我需要对数据行向量的相关性运行聚类，也就是说，我打算使用数据行之间变量向量之间的相关性，而不是使用单个变量作为聚类预测器变量。
在R中是否有一个基于向量的聚类函数。如果不是这样，我需要手动完成，什么是正确的数据格式，以馈入一个函数，如cmeans或kmeans？假设我有m个变量</em
浏览 0提问于2012-03-07得票数 0
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[4, 1, 5, 2, 4], ....我想在这个字典上实现基于值的交集的层次聚类例如，假设Option1Results和Option4Results共享大约70%的相同整数，然后将它们聚集在一起。除了遍历字典并逐个比较值之外，还有什么方法可以做到这一点吗？
浏览 10提问于2017-07-25得票数 1
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我有一个包含5列的数据帧。我试图对三个变量X，Y和Z的点进行聚类，并找到kmeans聚类的损失函数。下面的代码可以解决这个问题，但是如果我用160,000行为我的实际数据帧运行它，它将永远占用您的时间！我假设它可以更快地完成。PS:似乎sklearn中的KMeans模块没有提供损失函数，这就是为什么我要写自己的
浏览 0提问于2017-07-18得票数 2
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