cluster-analysis

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我有很多學生，我想將它們分組。我在我的學生中測量了5個技能。其目標是將學生分配給各個組，例如所有組的每個技能水平都相當。換句話說，我希望每個技能都能在各個羣體間進行比較分配，而不是集中在一些羣體中。什麼統計分析可以做到這一點？最好在SPSS

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如何處理使用DBSCAN與python進行空間聚類的類型數據？

我想用Gowalla的數據集簇位置。[這是我的數據包含用戶ID（INT），檢查時間（多項式），緯度（真），經度（真正），地點（INT）我有這樣的錯誤。我的代碼有什麼問題？ import csv import numpy as np from scipy.spatial import distance from sklearn.cluster import DBSCAN labels

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如何在doc2vec中找到文檔中最相似的術語/詞彙？

我已經應用Doc2vec將文檔轉換爲矢量。之後，我使用矢量進行聚類，並找出每個聚類的質心最近/最相似的文檔。現在我需要找到這些文檔中最重要或最重要的術語，以便我能夠弄清楚每個集羣的特徵。我的問題是有什麼方法可以找出Doc2vec中文檔中最主要或最相近的術語/單詞。我正在使用python的gensim包來實現Doc2vec的實現

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星火K均值得到原始簇中心/質心與標準化

我跑了K-Means模型 val kmeans = new KMeans().setK(k).setSeed(1L) val model = kmeans.fit(train_dataset) 然後提取聚類中心（重心） var clusterCenters:Seq[(Double,Double,Double,Double,Double,Double,Double,Double,Double)

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ELKI：在運行k-means之前執行min-max規範化

我在我的Java項目中使用了ELKI提供的k-means實現之一。我想在實際運行k-means之前運行min-max規範化，但我不明白什麼是使用庫API來完成它的正確方法。有人能指引我正確的方向嗎？

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python包'sklearn.cluster'中'KMeans'函數中'random-state'的含義

python KMeans函數中的「random-state」是什麼意思？我試圖從谷歌找到，但我找不到確切的答案。

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如何在python中找到Kmeans ++聚類的擬合程度

如何在K-means ++聚類中找到擬合度，以顯示輸入與每個聚類對齊的百分比。例如，輸入A在羣集1中爲0.4，在羣集2中爲0.6。

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修復集羣運動PySpark

我使用from pyspark.ml.clustering import KMeans庫來完成KMeans集羣。我想確保表示集羣只移動10次，並且沒有更多 10次。我應該使用哪個參數？對我而言，我認爲它應該是maxIter=10，但不確定。哪一個是最好的？ maxIter=10或initSteps=10

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使用親和力傳播在scikit-learn中使用親和矩陣進行聚類

我嘗試使用預先計算的親和度矩陣進行聚類，但即使對於簡單情況，它也不起作用。我嘗試了不同的傾銷參數和不同的對角線值，但沒有成功。下面是例子。 affinities = [[ 0. -1. -2. -6. -7.] [-1. 0. -1. -7. -8.] [-2. -1. 0. -8. -9.] [-6. -7. -8. 0. -1.] [-7.

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ANOSIM與cutree分組

我想要做的是一些組合的數據定義分組的ANOSIM看分組是否彼此顯著不同，以類似的方式，以這個例子代碼： data(dune) data(dune.env) dune.dist <- vegdist(dune) attach(dune.env) dune.ano <- anosim(dune.dist, Management) summary(dune.ano) 然而，在我自己的數據中