cluster-analysis

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DBSCAN圖 - 在plt.plot（）中傳遞的顏色值正在引發ValueError

我正在使用DBSCAN對數據集執行聚類。我認爲這是因爲在plt.plot（）中傳遞給markerfacecolor的顏色參數不是單個值。請讓我知道如果我在這裏錯了。我的功能是緯度，經度，speed_mph，speedlimit_mph，vehicle_id，driver_id。這裏是我的集羣代碼 dbsc = DBSCAN(eps = .5, min_samples = 5).fit(df_co

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在使用Spark的集羣中的「java.lang.NullPointerException」

我想了解輸入.csv文件上的K均值聚類，它由56376行和兩列組成，第一列代表id，第二列代表一組字/此數據的示例如下： ** 1。 1428951621做版必修來到米蘭2013年4月19日maynardmonday 16 1429163429室溫windeerlust sehun hyungluhan yessehun做甚至版必修天今天** 用於處理這種情況的Scala代碼數據看起來像這樣 v

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確定在Carrot2中的簇大小設置

我正在使用carrot2的STC（後綴樹聚類）算法對一堆文檔進行聚類。默認情況下，算法形成的最大羣集數爲。有沒有辦法決定生成的集羣數量？以下是調用STC羣集的代碼。 ProcessingResult byDomainClusters = controller.process(documents, null, STCClusteringAlgorithm.class); List<Cluster

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有人可以解釋如何使用Ward的方法來初始化K-means嗎？

我理解使用Ward方法作爲鄰近性度量的HAC（層次凝聚聚類）。但是一旦我這樣做，我該如何使用它來初始化k-means？我是否按照我已經計劃用於k-means的預定k獲取k個羣集？或者層次聚類是否也幫助我選擇k？

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用於構建最可能的元組的廉價AI算法

我正在尋找一種算法來給出元組的第一個元素的最可能的2元組。最有可能的是當兩個元素以前在一批中更經常見到的時候。比方說，你有批次的無限流： BATCH 1: border color border-radius dispaly BATCH 2: width height left top color border BATCH 3: border bord

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嘗試修改r中內置kmeans函數中使用的協方差矩陣

我試圖找到kmeans函數創建的位置並從輸入數據集x中評估協方差矩陣。我想覆蓋它，並給它自己的協方差矩陣，因爲未修改的矩陣與負的特徵值作鬥爭。另一個解決方法是找到一個函數，它使用修改後的協方差矩陣進行kmeans聚類作爲內置函數，但是我還沒有找到任何這樣的函數。在此先感謝！功能的問題： (stat:::kmeans)

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使用k模式輸出來預測

我對歷史數據的分類變量執行了k模式聚類。我做了聚類，因爲我想看看數據落入了什麼樣的簇。現在我有了輸出，如果有新數據進來，有什麼方法可以預測它會落入的羣集。一種方法可能是，因爲我有每行的數據和它所屬的集羣，我可以將它用作列車數據並進行監督式學習。但我想知道是否有任何可能的方法存在，我可以使用現有的輸出變量來預測（半監督學習）我可能無法共享任何數據或輸出，因爲我工作一個客戶，但如何處理的任何方向將

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將相似數據分組以最大化組內相關性並最小化組間相關性

所以這是我的問題。我每天有2000股的回報數據，下面是它的小樣本（s1到s8，第1天到第15天）我會打電話給我的數據「df」。 > df[1:15,1:8] s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 1 -0.026410 -0.001030 -0.0027660 0.0126500 -0.030110 0.001476 -0.008271 -0.00

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通過重複數據進行聚類

有沒有辦法將包含3D點對（或其索引號）的數據集拆分爲連接的集羣？也就是說，如果兩個對（a，b）和（c，d）共享一個公共點（即a = c，b = c，a = d或b = d），或者如果存在一個或多個其他對的鏈，每一對都與前一個共同點，從一對到另一對。例如，對列表： [[1,2],[2,3],[4,5],[6,7],[7,8],[9,4],[8,5]] 將被分組如下： [[1,2],[2,3]]

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如何計算高爾距離權重

所以我使用高爾距離做出一些集羣，但我一直在試圖尋找一種具體的方法來計算變量的權重，我還沒有發現有用的東西。在一些示例中，它們使用1和4之間的值，並且在其他示例中它們使用0至150或更多的值，所以是否存在限制？或者一個實際的方法來計算它們？謝謝。