我在Python3中做了一个聚类分层聚类实验，我发现scipy.cluster.hierarchy.cut_tree()没有返回某些输入链接矩阵所需的集群数。您知道从任意输入链接矩阵k中获取平面k标签聚类的算法吗？我的问题归结为:如何在没有bug的情况下从零开始计算cut_tree()？
您可以使用测试您的代码。
浏览 5提问于2017-10-22得票数 5
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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对数据集进行聚<e
浏览 0提问于2015-03-16得票数 0
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我正在研究一个基于聚类的模型，我读过关于分层聚类和K-均值聚类的文章。
在什么条件下我应该选择聚类而不是K-均值聚类？
浏览 0提问于2021-03-26得票数 2
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在应用聚类算法后，需要提取存在于聚类中心和存在聚类边界的数据。我怎么能通过使用python来做到这一点。
采用k均值聚类算法，将数据分成19个聚类.我也在使用scikit学习库。
浏览 0提问于2018-02-25得票数 0
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用carrot2进行“顺序聚类”是可能的。我用顺序聚类的意思是，假设我有一组im聚类的文档，然后过了一段时间，新文档就可以进行聚类，是否可以用旧的结果对新文档进行聚类，或者是否需要重新对所有文档进行聚类。
第一篇文章，所以要温柔一点。
浏览 3提问于2014-03-14得票数 0
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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
我想在没有k-means的情况下对数据进行聚类。例如，我更喜欢使用DBSCAN或支持向量聚类进行聚类。因此，我需要使用Davies Bouldin度量来评估聚类的性能，但我不知道如何在Rapidminer for DBSCAN或支持向量聚类中计算Davies Bouldin。
请帮帮我。谢谢。
浏览 10提问于2017-06-09得票数 0
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有没有人能推荐一些可以使用距离矩阵作为输入的聚类算法？或者也可以基于距离矩阵来评估聚类的“好坏”的算法？有没有能够进行这种类型的聚类
浏览 0提问于2010-05-31得票数 0
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监督聚类
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我正在处理一个聚类问题。我有一个训练集，它由一组已知聚类的点组成，我希望在测试数据集中找到好的集群。这是一种监督聚类。
我找了一些关于监督聚类的文章，但是我没有找到很多信息。有“半监督聚类”，它包括使用关于点对(必须链接或不链接关系)的信息，但是，在我的任务中，我没有这样的信息。还有一种“度量学习监督聚类”，它使用标记化的聚类来估计使用k均值生成
浏览 0提问于2019-09-22得票数 2
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基于相似性度量的图像聚类
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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。那么如何处理科学学习中基于比较(基于相似性)的聚类呢？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R中有一个比Python更简单的选项，那么
浏览 0提问于2016-01-10得票数 8
我想使用局部聚类系数对我的图进行聚类。据我所知，聚类系数衡量的是一个节点形成集群的可能性，但我似乎找不到任何使用聚类系数的具体聚类算法。
我试着搜索论文，但似乎没有相关的论文。我是不是遗漏了什么？
浏览 0提问于2012-05-20得票数 1
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层次聚类
、
我已经阅读了一些参考资料，并了解了层次聚类的工作原理。然而，当我将其与k-means聚类进行比较时，在我看来，k-means确实构成了特定数量的聚类，而层次分析则向我展示了如何对样本进行聚类。我的意思是，在分层聚类中，我没有获得特定数量的集群。我只得到了一个关于集群如何构成的方案，以及样本之间的部分关系。
因此，我无法理解在哪里可以使用这种聚类方法。
浏览 4提问于2018-04-24得票数 1
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聚类效果的确定
、、
在聚类中，有噪声、冗余和不相关的属性对其有哪些影响？它们最终会帮助还是伤害聚类?我知道它无法处理噪音数据，但不能确定另外两种数据。
浏览 2提问于2016-05-09得票数 2
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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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不同维度的聚类
、、
在我的聚类问题中，不仅点可以来来去去，还可以删除或添加特征。我的问题有没有什么聚类算法？
具体地说，我正在寻找这些类型的聚类算法的凝聚层次聚类版本。
浏览 34提问于2012-07-18得票数 0
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我面临的一个问题是，我需要大量的数据来进行聚类。正如我们所知道的，聚类算法可能具有很高的O复杂度，我正在寻找减少算法运行时间的方法。我想尝试几种不同的方法，如预聚类(冠层聚类)或子空间聚类、相关聚类等。但是，我还没有听说过一些事情，我想知道为什么--简单地从我的数据集中获取一个有代表性的样本，在它上运行聚类，并将这个模型推广到整个数据集是否可行呢
浏览 0提问于2020-11-08得票数 6
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作为我的MTP的一部分，我公开了一些聚类算法，如kmeans聚类算法、成对聚类算法等，作为web服务。现在我必须找到一个现实生活中的应用程序来解释我从聚类算法中获得的结果。这些聚类算法获取数据点(每个数据点代表xy平面上的一个点)，并使用欧几里德距离对这些数据点进行聚类。请帮助我的应用程序更适合我的算法。
浏览 1提问于2011-04-10得票数 0
我使用k-means聚类方法对数据进行聚类，如何在R中使用k-means聚类技术获得与数据对应的聚类数？以便获得每条记录属于哪个簇。
浏览 1提问于2011-11-26得票数 3
3回答
谱聚类与层次聚类
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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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如果我们知道输入数据中的聚类数，我们可以使用k-means算法。但是，如果我们不知道聚类的数量，那么我们可以选择使用分层聚类算法，该算法将根据给定的相似性阈值自动返回聚类的数量。层次聚类有两个选项，即聚集式(自下而上)或分离式(自上而下)，link。我想使用OpenCV分层聚类。然而，与实际的层次聚类不同，OpenCVs hierarchical
浏览 40提问于2019-04-04得票数 1
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