通常，当我们重新初始化事务复制时，它会删除订阅服务器上的表并重新创建它。我希望在源数据库上有一个聚簇PK，在目标数据库上有一个相同列的非聚簇PK和一个不同的聚簇索引。我更担心的是未来，如果我们需要重新初始化，我不希望表被删除，从而失去我们不同的索引策略。我可能是盲目的，但我找不到一个设置来允许订阅者的表结构在重新初始化时保持不变。
浏览 1提问于2017-05-12得票数 0
R中的结构函数表明USArrests只有4个变量。然而，有5个。状态名称在第一列中，但它没有标记。这是我使用的教程。California 9.0 276 91 40.6它在K均值聚
浏览 1提问于2019-04-20得票数 0
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我有一组来自搜索引擎的用户查询需要集群。到目前为止，我遇到的唯一的聚类算法是K-means算法，它需要定义聚类的数量。在这种情况下，我不知道数据中存在多少簇。是否有任何聚类算法允许在不预先定义聚类数量的情况下进行聚类？
浏览 0提问于2013-01-29得票数 0
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我需要一个聚类算法，它像kmeans一样返回质心。我一直在尝试使用kmeans，但我知道，取决于集群的形状，有时这并不好。我知道matlab包含分层聚类，但这会返回每个点所属的簇的索引，而不是质心。
浏览 0提问于2014-09-04得票数 0
创建覆盖非聚集索引以满足给定查询的要求。如果索引中不存在某一列，则SQL server将要求执行键查找。为了防止关键字查找，创建了一个覆盖索引，但我不理解的是，为什么下面是一个覆盖索引，而其中一列没有包括在内。,StartDateWHERE ProductID = 757;
索引IX_WorkOrder_ProductID从它删除并重新创建的列ProductID，使用索引查找(非集
浏览 2提问于2013-05-02得票数 2
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我使用K-均值算法来创建簇。如您所知，K-均值算法需要簇数作为参数。我尝试将集群数从8开始计算为2，然后在每个循环中计算集群的所有C-索引，然后得到这些C-索引的副手。然后比较C指数的平均值，选择最小的C指数平均值作为最优聚类数.这是检测集群计数的真正方法吗？
浏览 2提问于2014-12-09得票数 0
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我的目标是对关于26周的126个时间序列进行聚类(因此每个时间序列有26个观察值)。我在medoids周围使用了pam{cluster} = partitioning来对这些时间序列进行聚类。在聚类之前，我想比较哪种距离度量最合适:欧几里得、曼哈顿或动态时间扭曲。我使用每个距离通过轮廓图进行聚类和比较。有什么方法可以比较不同的距离度量吗？例如，我知道用于验证集群结果的过程clValid {clValid}，但是我不能实现dtw来计算索引</em
浏览 1提问于2014-04-25得票数 2
由于我不知道数据集中有多少个时间段(因此，有多少个中心/medoids)，所以我想对它使用一个内部集群有效性索引(cvi)。(基本过程:运行多个k的聚类，并按k绘制cvi；根据cvi最优选择最高/最低的k)。我的问
浏览 0提问于2019-05-28得票数 1
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我正在使用MATLAB中的K-means进行一些聚类。如你所知，它的用法如下：其中IDX给出了X中每个数据点的簇号，C给出了每个簇的质心。我需要获得最接近质心的数据点的索引(实际数据集X中的行号)。有人知道我是怎么做到的吗？谢谢
浏览 0提问于2010-12-09得票数 5
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有许多表使用已定义的外键引用该表。表的大小并不重要。在MS SQL2005中实现这一点是可能的吗?
浏览 3提问于2010-02-19得票数 7
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如何修正向量索引？
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好的，所以我将数据聚类到集群中，然后使用列对集群进行索引。数据是以运动矢量的形式存在的，所以我的数据在聚类后会是这样的：例如： 1 4 6 5 7; 2 8 9 9 3;3 2 3 2 4]
在上面的数组中有3个簇，每个簇1和2包含2个向量。我的问题是，有时我必须根据某些条件删除集群，可能会
浏览 3提问于2015-09-16得票数 1
我可以利用R中的一些方法来确定最优的簇数，然后用不同的统计标准来描述聚类。我是R的新手，对聚类分析的统计基础有基本的了解。确定簇数的方法:文献中常用的一种确定簇数的方法是“弯头准则”，即比较不同簇解的平方差之和。因此，根据分析中的聚类数绘制出SSD图，并通过识别图中的“肘”(
浏览 2提问于2012-11-06得票数 13
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要创建的索引
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我有一个新的表A，它正在连接到现有的X，Y，Z表。因为它是一个新表，所以我可以创建索引来提高性能。它有以下列。C3 - NUMERIC, C5 - NVARCHAR, C7 - NUMERIC LEFT JOIN Z ON (A.C1 = Z.C1 AND A.C2 < Z.C3 AND A.C3 > Z.C2)
哪种类型的</
浏览 0提问于2019-04-15得票数 0
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增量聚类算法
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我正在寻找一种增量聚类算法。所谓增量，我指的是从初始数据集开始构建集群的算法，它能够逐步吸收新的项/观察，将它们添加到现有的或新的集群中。聚类的最大数目是先验未知的，预计会随着时间的推移而增长，这意味着，在算法在初始数据集上运行之后，我期望收到属于以前从未见过的簇的观测结果。我对这类问题非常陌生，而聚类库中的所有聚类算法都只提供一次<e
浏览 0提问于2022-12-02得票数 2
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每批的GPS数据(位置、速度、方向)每2秒收集一次。
理想的解决方案是实时处理这些数据，并识别/更新一起开车的人群。但是，我们可能会从用户那里收到无序的数据(例如，由于连接性的丧失)。我计划使用线性回归对每个用户在给定时期的数据进行规范化--在同一时间具有位置标记。然后利用聚类算法对用户进行聚类。这是一个好办法吗？如果是，那么您会推荐哪种聚类算法。或者有更好的方法来解决这个问题？
浏览 0提问于2022-10-23得票数 1
我想对数据集进行聚类，而不需要事先知道集群的正确数量。对于不同的算法(即k-均值，gmm.)我可以迭代不同的值，并试图为任何给定的算法(如蜂窝曲线，剪影系数等)找到最佳解。但是我得到了非常不同的结果--正如不同算法所期望的那样。K-均值对球形团簇是有利的，对于完全不同的团簇形状则是基于密度的方法.现在实际的问题是:如何选择“最佳”的无监督机器学习
浏览 0提问于2020-06-23得票数 1
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我正在使用Weka的SimpleKMeans函数对96000个术语(作为单词)进行聚类。Weka以期望聚类数为参数。因此，它将2赋给num。默认的簇数。一开始，我给了清华的簇号10000，但我认为这对于推荐过程来说太多了。有没有一种方法可以计算算法的簇数，或者找到理想的簇数？
浏览 0提问于2012-11-20得票数 1
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重叠聚类的结果
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我使用Matlab中的函数fcm进行重叠聚类。该函数的输出是一个大小为kxn的矩阵，其中k是聚类的数量，n是示例的数量。非常感谢。
浏览 1提问于2017-03-01得票数 1
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使用K-Means聚类方法对具有白色背景和多个对象的图像进行聚类时，使用什么颜色空间(如RGB，HSV，YIQ，XYZ，Lab)是最好的颜色空间(如RGB，HSV，YIQ，XYZ，Lab)，就像一些水果的图像在白布上有足够的光线一样附加信息:簇被确定为两个簇，分割的结果是两个簇，第一个是背景的簇(布料的白色)，第二个是目标或某些对象的簇<
浏览 1提问于2012-07-24得票数 4
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