cluster-analysis

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我搜索了很多，但找不到Cure算法的缺點。它們對Cure聚類算法有任何限制嗎？感謝

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我有一個池塘的圖像（草，沿邊緣的岩石，水）。我想用GMM作爲無監督分類器將圖像分割成草，岩石和水。圖像是形狀爲（800,800,4）的numpy陣列的形式，其中每個像素包含4個波長的強度數據。例如，像素x = 1 y = 1具有對應于波長[450,500,600,700]的強度數據[1000,2000,1500,4000]。我試着使用，以適應GMM scikit學習： gmm=Gaussian

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如何調查羣集質量？

我一直在試驗K均值聚類算法。我有一個數據集的電影評論與我擺弄，嘗試使用我手動（以及編程）定義的功能將它們聚類。我開始意識到，在聚類之前不可能知道使用k的值，而且我不確定我自己想要的聚類數量。我想我可以只獲得集羣並手動觀察以前未觀察到的相同集羣中實體的相似性。我的問題有以下幾點：將在同一集羣的元素真的有關？羣集的「質量」在每個羣集中是否相同？我如何驗證它？

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如何在x-y平面中的給定（x，y）座標內生成一組隨機點？

假設我想獲得4個點的集羣。每個簇可以在給定的一組x-y座標內。羣集內的每個點都是隨機生成的點。這些集羣將作爲我的K-Means聚類問題的輸入。如何使用Python做到這一點？

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聚類一個稀疏的共生矩陣

我有兩個N×N共生矩陣（484×484和1060×1060），我必須分析。矩陣沿着對角線是對稱的幷包含大量的零值。非零值是整數。我想將非零的位置分組在一起。換句話說，我想要做的是算法on this link。當按羣集排序被選中時，矩陣被重新排列成行和列以將非零值組合在一起。由於我正在使用Python進行此任務，因此我查看了SciPy Sparse Linear Algebra庫，但找不到要查找的

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BIC使用scikit-learn中的GaussianMixture過度擬合圖像分割模型中的組件數量

我正在使用GMM對800x800像素和4個波段的高光譜圖像數據進行分割/聚類。我拍了一張照片並應用GMM來聚集像素。現在，在我目前的情況下，我很容易手動確定圖像中有多少個組件。（草，水，岩石等）我已經手動運行GM_M_MONES對我的數據從n_components = 3..8並確定5個組件可能是最好的n_components來建模現實。在將來的應用程序中，我需要能夠自動識別我應該在我的

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k-means在python中不能正確聚類

我在嘗試使用k-means來聚類數據集。當我運行我的算法時，只有一次迭代會返回隨機簇，但是當我嘗試多次迭代時，它只返回0。我使用的矩陣是一個50k x 140的二進制矩陣。每一行代表一個用戶，每一列代表一個項目。 def clusterizator(matriz, nDeClusters, it=10): # matrix, number of clusters, number of iterat

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將Stargazer擴展爲multiwaycov

我使用stargazer爲我的學士論文創建迴歸輸出。由於我的數據結構，我必須使用羣集模型（下面的代碼）。我使用multiwaycov軟件包中的vcovclust命令，該命令完美工作。但是，stargazer不支持它。你知道另一種創建輸出的方式，就像觀星者一樣好嗎？或者你知道其他的包/命令來聚集模型，這是由占星師支持？ model1.1.2 <- lm(leaflet ~ partisan + as

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Clara_具有R中許多級別的分類數據的大數據集的數據集

我有一個相當大的數據集，其中包含純粹的分類數據。數據的行數（樣本）超過30,000,000。屬性已減少到4（列），所有屬性（屬性）都是明確的，其中一個屬性幾乎有50,000個級別！我想在進一步處理之前將我的數據集羣。但是，由於數據量很大，因此不可能使用大多數聚類算法。我選擇使用ClusterR軟件包中的Clara_Medoids來嘗試集羣。我面臨的問題是運行代碼給我一個我無法解決的錯誤。

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ELKI聚類提取HiSC HiCO

我在我的數據集上計算HiCO和HiSC聚類算法。如果我沒有弄錯，算法在第一步中使用不同的方法來定義簇的相關子空間，而在第二步中，他們將OPTICS用於聚類。運行算法後，我只獲得了集羣訂單文件。有什麼辦法從中提取集羣？比如像OPTICSXi？（我知道在層次聚類下有3種提取方法，但HiCO或HiSC無法看到任何東西）預先感謝您提供任何提示