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我有大约1000个DAG(有向无环图)的不同文件显示java.io.BufferedReader的使用。下面是其中一个图的表示
digraph G {
9 [ label="9 : ROOT:setup()#0" ];
10 [ label="10 : START IF" ];
12 [ label="12 : java.net.URL.openConnection()#1" ];
11 [ label="11 : END IF" ];
13 [ label="13 : java.net.URL.ope
浏览 0提问于2016-02-02得票数 2
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是什么使光谱聚类比Kmeans聚类更好？我知道Kmeans聚类是光谱的最后一步。但是，为什么前面涉及到的谱聚类步骤使其成为一种更方便的聚类方法？
浏览 0提问于2018-08-02得票数 3
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什么是光谱聚类？我几乎没有统计学的背景。我试着在网上搜索笔记，但他们假设了很多知识。
如果你能在网上找到一些关于光谱聚类的基础知识和数学基础的笔记，那就更好了。
我发现像这个一这样的笔记需要很多不适合我的背景知识。
浏览 0提问于2018-06-21得票数 4
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我生成了我的研究数据的UMAP连通图。我如何解释/描述这个关于UMAP连通性的情节？
这样说对吗？
由于B8和B6之间有很多连接性，所以集群是相似的吗？
B1组、B5组、B3组、B6组和B8组与B0、B4、B7和B9？
📷
如有任何指导，将不胜感激！
浏览 0提问于2022-08-10得票数 1
from sklearn.cluster import SpectralClustering
import numpy as np
test = np.array([[63.15907836],
[69.67386298],
[67.20030411],
[66.25165771],
[62.21031327],
[55.09531565],
[65.85034014],
[52.99841912],
[52.04523986],
[52.09008007],
浏览 18提问于2019-11-03得票数 1
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所有关于谱聚类的文献都使用相似度矩阵作为谱聚类算法的输入。
是否也可以使用成对距离矩阵？我还没有看到任何版本的频谱聚类代码会使用parwise距离。我在matlab中实现了谱聚类，它有一个函数pdist，这个函数的输出是成对距离矩阵。
浏览 0提问于2015-05-01得票数 1
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最近我一直在想核k均值和谱聚类算法及其区别。
我知道光谱聚类是一个更广泛的术语，不同的设置可能会影响它的工作方式，但一个流行的变体是使用K-均值聚类对亲和矩阵的谱嵌入。
另一方面，核K-均值直接将K-均值聚类应用于亲和矩阵.因此，一个直接的、理论上的不同之处在于它忽略了谱嵌入步骤，即它不寻找具有特征向量的数据的低维表示。
我认为在高维环境下它可能是有益的(有很多观测要聚在一起)，但是它能为小样本提供任何提升吗，例如从10到20个观测？
使用这两种算法对另一种算法的其他实际意义是什么(例如，哪种算法对亲和力的变化更敏感，等等)？
浏览 0提问于2020-01-09得票数 12
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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
假设我们根据谱聚类算法得到几个具有训练样本的中心{C1(d1，d2...dn)，C2...}。如果一个新的测试样本向量(x1，...xn)，我应该怎么做才能把它放到一个类中？
请注意，我们在谱聚类过程中使用的相似性矩阵不仅基于训练向量之间的欧几里德距离，还基于测地距离。因此，距离不能仅用两个向量来计算，并且类中心也不像我们在K-means中那样容易获得。
我得到的一个解决方案是k近邻算法。还有其他的解决方案吗？
浏览 3提问于2011-01-05得票数 2
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我正在使用python来练习谱聚类算法。在构建网络并为每个节点获取集群标签之后，我有以下问题：
如何度量聚类performance?how以确定最佳集群数?如果要添加边缘，如何确定哪个集群最适合新节点？
浏览 1提问于2021-11-06得票数 0
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我知道我可以使用以下代码获取K-means集群中特定集群的内容，并使用scikit-learn。
order_centroids = model.cluster_centers_.argsort()[:, ::-1]
terms = vectorizer.get_feature_names()
for i in range(true_k):
print "Cluster %d:" % i,
for ind in order_centroids[i, :10]:
print ' %s'
浏览 4提问于2015-09-26得票数 3
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谱聚类与层次聚类
、、、
有谁能解释一下，与光谱聚类相比，使用层次聚类有什么好处？我知道它们是如何工作的，但我想知道在哪种情况下使用分层聚类比使用光谱聚类更好。
浏览 6提问于2016-04-15得票数 3
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我应该使用什么聚类方法？
、、、
我的数据是一组10,000个点(每个点有一个节点位置(x，y))，分布在一个平面上。根据它们的重量，它们也是彩色的。
我需要最后确定一种贝叶斯非参数聚类方法，该方法主要是按权重分组，也是在距离上:即，聚类通过定义与距离有一定的相关性，但在数据的第一季度和最后一季度之间有明显的拓扑区分因素(我说四分之一为任意数量；在现实中，集群的确切数目和拓扑是通过迭代改变的)。
📷
正如您在上面的图片中所看到的，我尝试使用显着性来创建具有不同集群拓扑类型的数据的粗彩色图像；在我的算法的每一次迭代中，正如所提到的那样，集群改变位置(根据它们的权重)和形状，并且一些重叠(新集群的可能性(或者总数可能减少)非常高，
浏览 0提问于2020-07-13得票数 6
在谱聚类中，我们取对应于K个最小特征值的特征向量。然后在这些特征向量上进行K均值聚类，得到最终的聚类。如果我们取不同数量的特征向量，而不是我们想要的簇数，会发生什么？
浏览 0提问于2019-03-06得票数 0
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我有以下格式的数据：
X,Y,sim(X,Y)
也就是说，一个三元组的列表，其中包括：
X，对象的名称；
Y，另一个对象的名称；
sim(X，Y)，表示两个对象之间距离的实数。
现在，我想对这些数据应用一些无监督的聚类算法。我曾想过Weka，但我也很乐意考虑其他选择。
浏览 2提问于2014-05-16得票数 1
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亲和(邻接)矩阵的可视化
、、、、
我根据图像上相邻超像素的相似性构造了一个图，并计算了其对应的邻接(亲和)矩阵。我看到了几个可视化矩阵的，如下图所示。
这是某种类型的聚类吗?如何在MATLAB中生成这样的表示？有什么特定的功能或方法吗？
更新(发现)：正如@Yuval所建议的那样，是某种类型的谱聚类，并且有一个特定的。现在的问题是如何表示类似OP的谱聚类结果。
浏览 6提问于2019-12-14得票数 1
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我目前有一个邻接矩阵，我想要执行谱聚类来确定每个节点所属的社区。我已经看过了，但是在igraph或其他包中都没有实现。
另一个问题是确定需要多少集群。我在想，R是否有任何包可以帮助人们找到最优的簇数来将邻接矩阵分解成？谢谢。
浏览 0提问于2018-04-28得票数 1
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我很恼火，因为我使用了(必须的)两个等价的方法。我的目标是将一个图聚类到不同的组中。为此，一方面我“手工”计算fiedler：
import networkx as nx
import numpy.linalg as la
g1 = nx.from_numpy_matrix(A.values )
A = nx.adjacency_matrix(g1)
D = np.diag(np.ravel(np.sum(A,axis=1)))
L=D-A
l, U = la.eigh(L)
# fiedler
f = U[:,1]
labels = np.ravel(np.sign(f))
coord
浏览 0提问于2019-12-24得票数 1
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我的数据集是由来自用户的音乐流记录组成的。我有大约100种不同的音乐类型，我想根据听众年龄的分布对它们进行聚类。
更清楚的是，用户的年龄被划分为“块”(A1: 0-10岁；A2: 11-20岁，.，A6: 61+)，因此，我想聚类的数据的一个例子如下：
Pop: 0.05 A2；0.3 A3；0.35 A3；0.2 A4；0.0 5 A5；0.0 5 A6
岩石: 0.05 A2；0.2 A3；0.2 A3；0.1 A4；0.15 A5；0.1 A6
我想获得具有类似发行版的类型集群。我如何在Python中做到这一点？我能把每一种类型当作6维空间中的一个数据点吗?还是应该使用更精细的东西呢？例
浏览 7提问于2022-07-04得票数 1
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路径发现与聚类
、、
对于一个任务，我需要实现一个A*算法，以便使用不同的启发式方法在两个对象之间找到最短路径
null，这实际上变成了Dijkstra。
欧氏距离
聚类
因此，我成功地实现了A*算法和前两个启发式算法，它们工作得非常好。然而，第三个启发我有困难。根据课文
集群启发式是通过将节点分组在集群中来实现的。集群中的节点表示高度互联的某个级别的区域。当游戏中调用启发式时，可以使用超出本书范围的图聚类算法自动完成聚类，如果开始节点和目标节点位于同一簇中，则使用欧几里得距离(或其他回退)来提供结果。否则，估计数将在表中查找。
📷
我不是一个放弃挑战的人，所以我想实现一些自动集群技术。我很懒，我真的不想手动集群节
浏览 0提问于2015-02-22得票数 2
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聚类标签的无偏预测
、、、、
我有兴趣评估通过非监督聚类发现的聚类标签的可预测性。假设我有一个由病人组成的数据集，我使用一种无监督的聚类技术来根据他们的基因表达谱对他们进行分组。我的方法发现了4个簇。现在，我想从表达式数据中了解这个集群成员资格是否是可预测的。以全数据无监督聚类标签作为输出变量，以交叉验证的方式训练有监督分类器。因此，我使用80%的数据对分类器进行训练，并对其余20%的分类器进行准确性评估。
这种方法是否有偏差，因为输出集群标签是从完整的数据中学习的？如果是的话，我怎样才能不偏不倚呢？如果我以一种交叉验证的方式进行聚类，我想我需要手动将每个不同折叠之间的集群关联起来。因为我特别感兴趣的是四个集群中的一个相对
浏览 0提问于2015-04-15得票数 1
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基于相似性度量的图像聚类
、、、、
我正在尝试使用科学知识-学习和比辛对一组图像进行聚类-不到100。
最终的目标是根据计算出的相似性度量- CW-SSIM将图像放入几个桶(簇)中。
这个任务似乎很琐碎，但我无法找到最好的方法来处理基于相似性的集群，在scikit中学习。K-表示聚类看起来是个不错的选择，但它不接受任何“比较函数”或自定义距离函数。
那么如何处理科学学习中基于比较(基于相似性)的聚类呢？
我在考虑“比较矩阵”，根据计算出的CW-SSIM相似值，每个单元格有1(相似)或0(不相似)。该矩阵将用于拟合K-均值聚类。但是接下来我们将面临可伸缩性问题，因为这样的矩阵的维数将等于图像的数量.未来可能会增长到1+百万。
如果
浏览 0提问于2016-01-10得票数 8
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假设我有一个图，它有像下面的图像这样的组件。
📷
图节点包含文本数据(标题)，边缘数据是相似度(百分比)。我知道每个组件代表一个集群，但我的问题是如何集群这些组件。
示例：
图组件可以为它们的节点(标题)提供这些数据。
如何制作比萨饼
如何制作意大利辣香肠比萨饼
烹饪比萨饼的食谱
意大利比萨饼所需的原料
我还有另外一个带有这些标题的图形组件。
烤肉店
自制Kebab
烤肉串是怎么煮的？
我知道，上面提到的这两个图组件是单独的集群。我的问题是如何将这两个图形组件聚在一起，因为它们可能都有相同的主题(烹饪、食物等)。
我研究过或认为可以解决
问题的方法：
有一个名为BERTopic的库，
浏览 0提问于2022-11-09得票数 1
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import csv
import numpy as np
from sklearn.cluster import SpectralClustering
reader = csv.reader(open("/Users/Desktop/user2.csv","rU"),
dialect=csv.excel_tab)
x = list(reader)
result = np.array(x).astype('float')
lena = resu
浏览 2提问于2015-10-20得票数 1
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得票数 0
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从一组点构造图的算法
、、、
在解决以下问题时，我需要一些投入：
给定一组无序(X，Y)点，我需要减少/简化这些点，最后得到一个连通图表示。
下面的图像显示了一个实际数据集的示例和相应的期望输出(由我在MSPaint中手工绘制，对不起，糟糕的绘图，但基本思想应该足够清楚)。
其他一些事情：
输入的大小在1000到20000点之间。
该算法将由用户运行，用户可以直观地看到输入/输出，调整输入参数等。因此，自动找到解决方案并不是必需的，但用户应该能够在相当有限的重试次数(和参数调整)内实现。这也意味着结果图上节点之间的距离可以是一个参数，而不需要从数据中导出。
算法的时间/空间复杂度并不重要，但在实际操作
浏览 2提问于2013-05-31得票数 1
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聚类多网络
、、
我在寻找网络中的社区检测方法。例如，如果我有一个由100人组成的网络(每个节点都是一个人)，那么如何集群节点呢？将这些人分组的最佳方法是什么？我知道这个问题很开放，但我只是在寻找一个正确的方向。
浏览 0提问于2017-04-06得票数 0
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我希望使用kmeans算法对一些数据进行聚类，但我希望使用自定义的距离函数。有什么方法可以改变scikit-learn使用的距离函数吗？
我也会满足于一个不同的框架/模块，它可以交换距离函数，并可以并行计算kmeans (我想加快计算速度，这是scikit-learn的一个很好的特性)。
有什么建议吗？
浏览 0提问于2015-06-30得票数 7
我试着比较R中SVMs的不同实现，在e1071包中还有比libsvm实现更多的实现吗？
一般来说，除了libsvm实现nu-支持向量机和epsilon-支持向量机之外，是否有一个很好的替代方案？
浏览 2提问于2013-01-18得票数 3
2回答
我正在做一个项目，在这个项目中，我必须动态地聚集对象相对于一个坐标的位置。所以我基本上是在处理后续的帧，每个帧代表一个一维数据集。聚类背后的直觉是由与集群内其他点相似的点组成集群，这些点可以自然地连接起来。利用光谱聚类的能力，根据点的连通性而不是绝对位置进行聚类，并通过距离的非线性变换来设置rbf核。然而，在某些帧中，该算法会导致非自然分配。一个例子是
import numpy as np
from sklearn.cluster import SpectralClustering
X = np.array([[51.08354988], [57.10594997], [70.5125999
浏览 0提问于2019-12-25得票数 6
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我在matlab中对400x1000矩阵运行kmeans，由于某种原因，每当我运行该算法时，我都会得到不同的结果。下面是一个代码示例：
[idx, ~, ~, ~] = kmeans(factor_matrix, 10, 'dist','sqeuclidean','replicates',20);
出于某种原因，我每次运行这段代码都会得到不同的结果？有什么想法吗？
我正在使用它来识别多重共线性问题。
谢谢你的帮助！
浏览 2提问于2012-08-27得票数 8
我有一个相似度矩阵，我计算了大量对象之间的相似度，每个对象可以与任何其他对象具有非零的相似度。我为另一个任务生成了这个矩阵，现在想对其进行聚类以进行新的分析。
看起来方法可能是一个很好的选择，因为我可以传入一个预先计算的亲和度矩阵。我还知道，在构建亲和度矩阵时，谱聚类通常会使用一些最近的邻居，而我的相似性矩阵没有同样的约束。
如果我传入一个允许亲和力矩阵中节点之间有任意数量的边的矩阵，scikit是否会将每个节点限制为只有一定数量的最近邻居？如果不是，我想我将不得不对我的预先计算的亲和度矩阵进行更改。
浏览 1提问于2016-10-20得票数 0
2回答
R确定散点图中的两个总体
、、、
我用一个简单的散点图比较了两个栅格，发现我有两个看起来不同的群体：
现在我正在尝试提取每个群体的位置(通过分离行ID，例如)因此，我可以看到它们在栅格中的位置，也许还能理解为什么我会有这样的行为。下面是一个可重复使用的示例：
X <- seq(1,1000,1)
Z <- runif(1000, 1, 2)
A = c(1.2 * X * Z + 100)
B = c(0.6 * X * Z )
df = data.frame(X = c(X,X), Y = c(A,B))
plot(df$X,df$Y)
此外，我的原始数据有大约1,000,000行，因此该解决方案还需要支
浏览 0提问于2017-07-08得票数 3
2回答
机器学习样本的聚类算法
、、、
我有一个1830*6800矩阵，如下所示：
第1830行为不同的创业公司ID，列为6800个不同的投资者。现在我想找出那些成功筹集到足够资金的公司和那些没有那么幸运获得足够资金的公司之间的相似之处。
我正在考虑使用k均值聚类和谱聚类，将聚类数设为2，使其有两个不同的组(即成功和失败)。但是k-的意思是给我几乎所有的0，这意味着所有的行都在同一簇中。
有谁能给我一些思考，如何为这种情况选择更合适的算法？它不一定是聚类。
浏览 4提问于2016-05-04得票数 0
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1回答
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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我收集了一堆2012-2018年的人口普查数据。为了比较大都会统计区域(MSA)，我想应用一些聚类算法。理想情况下，一旦我运行了集群算法，我希望看到哪个MSA可以与另一个相比较。
我选择的管理集群的特性如下：
'Bachelors+',
'Estimate Total 10,000 to #qcStackCode#14,999',
'Estimate Total 100,000 to #qcStackCode#124,999',
'Estimate Total 125,000 to #qcStackCode#149,999&#
浏览 0提问于2020-07-28得票数 1
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我正在使用R的mclust包来聚类基因表达数据，这些数据是时间过程。我成功地对少于8000行的数据mod1<-mclust(data)运行了mclust函数。对于每一行，我可以使用mod1$z和mod1$classification查看集群的概率
但我需要决定，给定一个基因表达谱，假设有6个时间点(实际上是一行)，这不在聚类数据中。如何判断之前获取的集群属于哪个集群？
感谢您的回复...
浏览 3提问于2014-05-09得票数 0
1回答
语音聚类的聚类算法
、、、、
我们在语音域中可以使用的最佳聚类方法是什么？
例如，如果我们有来自多个说话者的语音发声，并且我们需要将它们聚类到特定的篮子中，其中每个篮子对应一个speaker.For，那么我们可以使用的最佳聚类算法是什么？
浏览 2提问于2020-03-06得票数 2
我有以下数据集：
node bc cluster
1 russian 0.457039 1
48 man 0.286875 1
155 woman 0.129939 0
3 bit 0.092721 0
5 write 0.065424 0
98 age 0.064347 0
97 escap 0.062675 0
74 game 0.062606 0
然后通过kMeans值对
浏览 0提问于2019-04-02得票数 1
1回答
我有1,300个新闻事件的列表，其中只有三个来自在数千条推特上运行LDA主题模型的术语。下面是其中的一些例子：
['manchester,bony,city', 'attack,claims,responsibility', 'police,officers,nypd',
'goal,arsenal,liverpool', 'test,pakistan,sunday', 'obama,ukraine,merkel', ...]
我需要在更广泛的领域(政治，体育，健康，经济等)对他们进行分组。
我可
浏览 0提问于2018-03-06得票数 1
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3回答
我是一个文本挖掘的新手，这是我的情况。假设我有一个单词列表'car'，'dog'，'puppy'，'vehicle'，我想把单词聚成k组，我希望输出是['car'，'vehicle'，'dog'，'puppy']。我首先计算每个成对单词的相似度得分，得到一个4x4矩阵(在本例中) M，其中Mij是单词i和j的相似度得分。在将单词转换为数字数据后，我利用不同的聚类库(例如sklearn)或自己实现它来获得单词聚类。
我想知道这种方法有意义吗？此外，我如何确定k的值？更重
浏览 19提问于2017-01-31得票数 5
1回答
在进行任何真正的编码之前，我正在尝试仔细考虑我的过程。然而，真的很容易被弄糊涂。
比如说，我有100种乐器，一年来我每天都知道它们的价格走势。所以我可以创建一个运动矩阵
A =[[I1-1, I2-1, .... I100-1], (I1-1 is price for instrument 1 on day 1)
[I1-2, I2-2, .... I100-2],
....
[I1-365, I-2365, .... I100-365]
]
然后，对于每种仪器，我可以计算出全年其他仪器之间的价格变动相关性。
C =[C1-2, C1-3,...C1-1
浏览 0提问于2018-10-31得票数 0
1回答
我需要从不同供应商的目录数据中聚集不同的零件描述。我正在努力寻找一种“方法”，它可以检测相似描述的集群，以便将它们分组在一起。
这是一个部件号的样例数据集，即A100: ["COCPIT VOICE RECORDER", "RECORDER", "VOICE RECORDER","BELT", "REGULARTOR BELT", "OXIGEN REGULATOR", "BULB", "OXIGEN REG"]
集群的预期结果将是：Cluster 1: ["
浏览 5提问于2014-09-05得票数 2
1回答
区分正常簇和攻击簇
、、、、
在下面的图中，我们绘制了一些正常状态和受攻击的传感器数据(离群点)：1.绿色点是训练数据集中的正常样本。2.青色点和红点是测试数据集中的正常样本。3.黑点和蓝点是测试数据集中的攻击样本。我们希望仅使用我们从训练数据集(绿点)中提取的信息对测试阶段的正常样本进行分类。我非常感谢为此目的提出的任何建议。
谢谢。
📷
浏览 0提问于2018-01-20得票数 0
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聚类谱
、、、、
我有熊猫表，它包含了关于不同观测的数据，每一个都是用不同的波长测量的。这些观察在他们所得到的治疗上是不同的。这张桌子看起来是这样的：
>>>name treatment 410.1 423.2 445.6 477.1 485.2 ....
0 A1 0 0.01 0.02 0.04 0.05 0.87
1 A2 1 0.04 0.05 0.05 0.06 0.04
2 A3 2 0.03 0.02 0.03 0.01 0.03
3 A4 0 0.02
浏览 0提问于2020-09-01得票数 1
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1回答
我有一组字符串，每个字符串都有与之相关的分类信息。但是，分类信息并不总是很好，所以我需要根据文本内容和类别对消息进行聚类。做这件事最好的方法是什么？
浏览 0提问于2015-05-18得票数 3
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