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沙龙
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回答
如何在处理KMeans时避免内存泄漏--例如,在这段代码中,我试图找到在KMean集群中使用的最佳
WCSS
。
、
wcss
= [] kmeans = KMeans(i)
wcss
_iter = kmeans.inertia_当我运行代码时,我会收到以下警告: C:\Users\grahv\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cluster_kmeans.py
浏览 7
提问于2021-10-16
得票数 5
3
回答
PySpark如何找到适当数量的集群
、
、
、
、
我使用下面的代码来绘制肘形图,使用弯头方法从sklearn.cluster导入KMeans中找到最优的集群数for i in range(1, 11): kmeans.fit(X)pl
浏览 4
提问于2019-05-30
得票数 4
回答已采纳
1
回答
群集看起来不正确
、
、
我不知道我的代码哪里出错了,我没有在我的图中显示所有的4个集群。有什么想法吗? kmeans.fit(x) print(kmeans.cluster_centers_)
浏览 8
提问于2021-03-12
得票数 0
1
回答
执行K-Means算法时matplotlib出错
、
pd.read_csv('Mall_Customers.csv')
wcss
n_clusters = i, init = 'k-means++', max_iter = 300, n_init = 10, random_state = 0)
wcss
.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1, 1
浏览 3
提问于2020-02-04
得票数 0
1
回答
如何确定弯头光滑时的最佳弯头
、
谢谢for i in range(1, 40):kmeans.fit(df)
wcss
.append(kmeans.inertia_)
浏览 14
提问于2019-07-08
得票数 0
1
回答
TypeError:在群集化过程中无法订阅“type”对象
、
#Now find the optimal number of clusters using elbow method
wcss
=n_clusters = i, init = 'k-means++', max_iter = 300, n_init = 10, random_state = 0)
wcss
.append(kmeans.inertia_)
浏览 3
提问于2019-07-20
得票数 1
2
回答
weka的kmeans输出(
WCSS
)是什么意思?
、
、
当我使用weka进行K-均值聚类时,我尝试了一个小集合,发现集群内的平方错误和(
WCSS
)值不是我想象的那样。我认为
WCSS
是所有元素到其集群中心的平方距离之和,但值不正确:3.0, 2.0, 3.0, 0.0, 0.0, 2.0, 1.0, 0.0, 1.0 4.0, 1.0, 3.0,weka输出的
WCSS
为39,但根据我的理解,应该是133。我知道我肯定搞错了
WCSS
的意思,有人能告诉我吗?
浏览 0
提问于2013-10-14
得票数 1
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1
回答
Matplotlib中的K-Means图: ValueError: x和y必须具有相同的第一维度,但具有形状(10,)和(1,)
、
、
KaChun\Desktop\rotapple.jpg") kmeans.fit(reshaped) plt.plot(range(1,11),
wcs
浏览 0
提问于2021-02-17
得票数 0
1
回答
我有一个从tfidfvectorizer方法获得的矩阵数据集。如何使用这个矩阵来计算集群(K)的数目?
、
、
、
这是我的矩阵:(0,142) 0.5370878349040488 (0,7984) 0.5513036540540609 (0,4897) 0.47698105520883616 (0,69) 0.21971894124922556 (0,9644) 0.2700966789509706 (0,6803) 0.17685900072454613 (0,9366) 0.14485223742737366 (0,2014) 0.08124103425955065这是我的密码。我随机选择了k= 30,但是,我想用肘法求k的值。如何编写肘形方法来计算数据集的k值? vec = Tfidf
浏览 2
提问于2021-03-25
得票数 0
1
回答
K-均值聚类,为什么聚类的初始位置不同会影响最终的聚类结果?
、
、
我不确定这个问题是否适合这里。不管怎么说,这里的人似乎都很有帮助。所以这是我的问题。
浏览 0
提问于2011-02-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
数据簇数比较的统计检验
、
、
、
、
我考虑过F-test和下面的F-statistic其中
WCSS
_i是包含i簇的模型的群内
浏览 0
提问于2023-03-10
得票数 0
1
回答
ValueError:无法将字符串转换为浮动:“GIAC”
、
、
、
sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters = i, init='k-means++', random_state = 0)
wcss
.append(kmeans.inertia_) plot.plot(range(1,5),
wcss
浏览 2
提问于2019-12-09
得票数 0
1
回答
如何在sklearn python中找到K-means总迭代次数?
、
、
dataset =pd.read_csv('data_akhir/sampel_akhir.csv')
wcss
11): kmeans.fit(X)
wcss
.append
浏览 163
提问于2021-01-05
得票数 1
1
回答
如何使用tkinter可视化matplotlib预测?
、
、
、
、
values from sklearn.cluster import KMeansplt.plot(range(1, 11),
wcss
)plt.xlabel('Number of Clusters')plt.sho
浏览 0
提问于2019-04-21
得票数 1
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1
回答
使用python确定给定数据集的最佳k均值
、
、
、
、
如图所示,我的数据集有三个特征,一个是被测试者的体重,第二个是被测试者的血液胆固醇含量,第三是被测试者的性别(‘0’表示女性,'1‘表示男性) 我首先用elbow方法查看不同k值下的
wcss
值。from sklearn.cluster import KMeans
wcss
= [] for i in range(1, 11):KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_
浏览 38
提问于2020-04-11
得票数 0
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1
回答
哪一个目标是最优的距离内聚类和还是MSE?
、
K-表示最小化集群内平方和(
WCSS
) (来自wiki) .当在计算MSE时使用欧几里德距离时,我找不到
WCSS
和MSE之间的区别。在K-的情况下,
WCSS
被最小化,如果我们在元启发式算法中使用相同的MSE函数,它们也会最小化它。在这种情况下,欧氏距离之和对于K-均值和另一种是如何变化的?
浏览 0
提问于2015-02-28
得票数 3
1
回答
K-均值图在R中产生非实点
、
、
reduced_dataset = dataset[1:20, 4:5]
wcss
= vector()plot(1:10, type= 'b', xla
浏览 1
提问于2018-05-10
得票数 1
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1
回答
OverflowError:无法将浮点数无穷大转换为整数
、
、
X[i] = X[i].fillna(0)# getting rid of float infinity kmeans.fit(X)plt.plot(
浏览 12
提问于2022-12-01
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何获得一维数据的集群?
、
of cluster using elbow methosfrom sklearn import preprocessing kmeans.fit(dataset_PV)plt.figure(figsize=(15,8)) plt.plot(range(1,1
浏览 4
提问于2020-06-11
得票数 0
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1
回答
如何在Python语言中对14列数据框架中的8列进行KMeans集群?
、
、
、
# Using the elbow method to find the optimal number of clusters
wcss
KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter= 300, n_init= 10, random_state= 0)
wcss
.append(kmeans.inertia_)p
浏览 2
提问于2018-06-19
得票数 3
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