人类是否可以手动对数据集进行聚类？例如，考虑下面描述的Iris数据集：
而不是使用基于连接的聚类(层次聚类)、基于质心的聚类、基于分布的聚类、基于密度的聚类等聚类算法。等。人类可以手动对虹膜数据集进行聚类吗？为了方便起见，让我们将其视为二维数据集。人类将通过哪种方式以及如何
浏览 0提问于2015-03-16得票数 0
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我想知道，在文献中是否有一种聚类算法，其输出(分区、树状图、软赋值等)不变性：
但他们似乎没有考虑过这两项属性。
浏览 4提问于2015-01-21得票数 0
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我需要以下方面的帮助： 我正在试着为这个问题编写代码： 编写一行代码，显示分层聚集聚类算法分配给每个集群的文章数量。 我试图弄清楚的是，我如何找到由分层聚集聚类算法创建的集群的名称？ ?
浏览 15提问于2021-04-28得票数 3
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我想对不同的数据集应用层次聚类方法(即聚集聚类)。我想比较一下所得到的聚类树。有什么解决办法吗？提前谢谢。
浏览 0提问于2018-10-03得票数 1
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我正在做一个基于主题语义相似性的项目，该项目使用层次化算法对学生进行聚类。我所理解的是，我必须收集列表中的所有主题，然后应用像分层聚类这样的聚类技术。如何用python编写代码，根据主题之间的语义相似性对学生进行聚类？
浏览 5提问于2022-02-15得票数 -1
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层次聚集聚类
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我们可以使用分层聚集聚类来对这种格式的数据进行聚类吗？"swiss,instrc,email2""swiss,instrc,email2"如果不是，什么是兼容的聚类算法来聚类数据的字符串值
浏览 1提问于2014-05-11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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分布式层次聚类
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有没有什么算法可以帮助层次化聚类？谷歌的map-reduce只有一个k聚类的例子。在分层聚类的情况下，我不确定如何在节点之间分配工作。我找到的其他资源是：，但不清楚使用了哪些算法。
浏览 1提问于2008-09-17得票数 22
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执行分层/聚集聚类。如果y是一维压缩距离矩阵，则y必须是(n2)(n2)大小的向量，其中n是距离矩阵中配对的原始观测量。我发现的java库(比如jblas)非常低，缺乏像linkage这样的高级算法。另一方面，我很肯定会有一些库这样做。如果你能给我指点一两个就好了。PS可以找到很多实现层次聚类的实例，如果可能的话，我更喜欢更可信任的库，比如共用数学。但在那里，我只能找到k-均值聚类
浏览 0提问于2017-08-23得票数 0
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我正在尝试使用自定义距离度量执行分层聚类。我在Python中执行所有计算，然后将数据结构传递给R进行聚类r=robjects.rdist_mat=stats.as_dist(m) 因此，我的距离度量保存在Python但是，当矩阵变
浏览 1提问于2011-03-19得票数 1
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我试图在作者的图表中识别出6个聚类。当作者在一篇论文上合著时，他们就与边缘联系在一起.我已经用K-均值(6-均值)和聚集聚类创建了一个聚类.现在，我想将这两种聚类方法结合起来，以获得更精确的集群。我能够找到相应的聚类，但是当算法不一致时，我不知道如何决定作者属于哪个集群。
可能我可以使用某种形式的线性组合，但我不知道如何正确地应用这一点。其他方法可能是可能的，但我对此不太肯定。
浏览 0提问于2016-01-13得票数 2
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我想把它聚成k组，以便最小化总体分数或簇内分数。我不确定这会不会有那么大的不同。我还没有检查过这方面的数学，但我觉得在某些情况下，最小化特定集群的分数并不一定会使总体得分最小化(在所有集群中)。通常情况下，我将有大约10000个元素进行聚类。如果我推的话可能会有40000人。但是，我可能需要对这么大的一组矩阵重复运行它。在这样做的algo/lib之上，奖励分数为：
一些已经实现了它的库，所以我希望能够为它正确地格式化数据，在我投入大量的时间之前，只需要看看它是
浏览 0提问于2019-03-03得票数 6
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电影类型的聚类
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我是数据挖掘领域的初学者，我想将我的电影数据集聚类以找到流派组。我的数据集中有86部电影的26种不同类型。我想使用聚类来将我的电影分成几种类型，而不是26种。因此，例如，在运行某些聚类算法后，我将只剩下4个聚类或任何最适合我的数据集的小计数。现在我的下一步是在上面运行k-means聚类，我想使用一个很好的距离函数来表示皮尔逊相关系数。
我正在使用MATLAB做我的实验。我试着使用k
浏览 2提问于2013-01-10得票数 0
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我正在进行一个聚类项目，我们已经收集了100多个病人样本的蛋白质数据。对此数据进行规范化和日志转换。我们的目标是根据样本的相似性对它们进行聚类，我使用层次聚类，并尝试使用距离度量和聚类算法的组合。(我们还没有就距离法或聚类算法作出决定)我的问题与中心和缩放有关，是否绝对有必要对数据进行缩放和中心化?即使在所有数据都来自同一个平台和测量单位相同的情
浏览 0提问于2017-08-17得票数 5
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然后，我使用层次聚集聚类(HAC)自动对同一数据集进行聚类。我现在试图使用对计数f测度来评估HAC集群( Darius Pfitzner，Richard Leibbrandt & David Power在描述和评估对聚类的相似性度量中描述了这一点)。所以，我现在的问题是：
如果是的话，我用什么标准来确定这个深度？
浏览 4提问于2014-02-22得票数 1
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本文有一个叫做元特征工程的部分，他们使用层次聚类来创建特征。报纸上说：
第三种分析数据集中异常值的方法是基于层次聚集聚类算法5。分层聚类从Z组开始(Z是观察的数目)，每个组最初包含一个对象，然后在每个步骤中合并两个最相似的组，直到只有一个组，包含所有数据。
浏览 0提问于2021-03-23得票数 1
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python中的共同聚类算法
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在python中有没有可用的共同集群算法的实现？scikit-learn包有k-means和层次聚类，但似乎缺少这类聚类。
浏览 0提问于2013-07-21得票数 3
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使用python的层次聚类树形图
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我被要求绘制一个层次聚类图的树状图。我得到的输入如下:这个图的所有边的列表。下一步是对图进行聚类，然后根据聚类后的图绘制树状图。(聚类，获取树状图)到目前为止，我一直在使用图形工具来绘制图形，我还运行了我在互联网上从Scipy.clustering.hierarchy包中找到的测试代码，它似乎具有所有需要的功能。
浏览 0提问于2014-10-19得票数 1
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