cluster-analysis

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有一些羣集，並且有一些unix網絡守護進程。該守護進程在每個羣集節點上啓動，但只有一個可以處於活動狀態。當活動守護程序中斷（節點中斷程序中斷）時，其他節點應該變爲活動狀態。我可以想到幾種可能的算法，但我認爲有一些已經對此和一些準備好的算法進行了研究？我對嗎？你能指出我的答案嗎？謝謝。

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哪種聚類方法適合哪種數據？

我想知道 K-手段是最適合哪種類型的數據進行聚類？當k-means失敗時？對於哪種類型的數據集k-means不能給出準確的答案？ COBWEB最適合用於哪種數據類型的聚類？當COBWEB失敗？對於哪種類型的數據集COBWEB沒有給出準確的答案？

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在python中繪製數據矩陣頂部的層次聚類結果

如何在Python中將一個樹狀圖正確繪製在值矩陣的頂部，重新排列以適當反映聚類？一個例子是如下圖所示： https://publishing-cdn.elifesciences.org/07103/elife-07103-fig6-figsupp1-v2.jpg 我用scipy.cluster.dendrogram讓我的樹狀圖和數據矩陣進行分層聚類。那麼我怎樣才能將數據繪製成一個矩陣，其中行被重新

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在Python中使用scipy/numpy計算2D矩陣的z分數

如何計算Python中矩陣的z分數？假設我有數組： a = array([[ 1, 2, 3], [ 30, 35, 36], [2000, 6000, 8000]]) ，我想計算Z值的每一行。我想出的解決方案是： array([zs(item) for item in a]) 其中zs在scipy.stats.stats中。有沒有更好的內置矢量化方式來做到這

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如何使用R-Tree在谷歌地圖上繪製大量的地圖標記

搜索到SO和多篇文章後，我還沒有找到解決我的問題的方法。我想要實現的是在Google地圖上加載20,000個標記。 R-Tree看起來是一種很好的方法，但它只在搜索地圖可見部分內的點時纔有用。當地圖縮小時，它會返回所有的點，並使瀏覽器崩潰。拖動地圖和拖動重新運行查詢結束時也存在問題。我想知道如何使用R-Tree並能夠實現上述所有功能。

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有沒有辦法從hclust中獲得「子樹」？（R）

我希望從hclust對象創建一個「子樹」。例如，假設我有以下對象： a <- list() # initialize empty object a$merge <- matrix(c(-1, -2, -3, -4, 1, 2, -5,-6, 3,4), nc=2, byrow=TRUE) a$height <- c(1, 1.5

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非常大的稀疏矩陣R中的k-均值聚類？

我想在一個非常大的矩陣上做一些k-means聚類。該矩陣大約500000行×4000列但非常稀疏（每行只有幾個「1」值）。整件事不適合內存，所以我把它轉換成一個稀疏的ARFF文件。但是R顯然無法讀取稀疏的ARFF文件格式。我也有數據作爲一個普通的CSV文件。在R中有沒有可用於加載這種稀疏矩陣的包？然後，我將使用集羣包中的常規k-means算法繼續。非常感謝

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數據集羣方法

我正在用C＃編寫一個程序，其中有一組200點顯示在圖像上。然而，這些觀點往往集中在各個地區，我期待着找到一種「集羣」的方式。換句話說，也許在聚集點周圍繪製一個圓/橢圓。有沒有人見過這樣做的任何方式？我聽說過K-means聚類，但我不確定如何在C＃中實現它。那裏最喜歡的實現？

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從R的bigmemory包中的bigkmeans與羣集？

我最近開始與biganalytics包R.我碰到了。然而問題的實驗...... 我想約2000例如簇號運行bigkmeansclust <- bigkmeans(mymatrix, centers=2000) 但是，我得到的以下錯誤： Error in 1:(10 + 2^k) : result would be too long a vector 有人可能會給我一個提示，我在做什麼錯在這裏？

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OpenCV 1.1高維空間中的K均值聚類

我想寫一個功能系統圖像識別系統的包。該算法的一個步驟是獲取大量小圖像補丁（比如7x7或11x11像素），並嘗試將它們聚類爲看起來相似的組。我從圖像中獲取補丁，將它們轉換爲灰度浮點圖像補丁，然後嘗試讓cvKMeans2爲我進行聚類。我認爲我有問題格式化輸入數據，使KMeans2返回一致的結果。我之前使用KMeans進行二維和三維聚類，但49D聚類似乎是另一種不同的野獸。我不斷收到返回的簇矢量的垃圾