dbscan

    5熱度

    3回答

    將距離矩陣作爲輸入的基於密度的聚類庫

    需要尋找基於開放/自由密度的聚類庫的幫助，該庫以距離矩陣作爲輸入，並返回其中包含每個元素的聚類，距離每個元素的距離最大爲「x」簇中的其他元素（基本上返回指定密度的簇）。 我檢查了DBSCAN算法，它似乎適合我的需要。 DBSCAN的任何干淨的實現，你可能沒有關閉，它可以預先計算距離矩陣，並輸出具有所需密度的簇？ 您的輸入將非常有用。
    matrix cluster-analysis distance dbscan 2011-09-12

    4熱度

    3回答

    dbscan在R的圖表結果

    我們將非常感謝您的意見，建議或解決方案，謝謝。 我在R中使用fpc軟件包對一些非常密集的數據進行dbscan分析（範圍-3,6之間的3組40,000個點）。 我發現了一些羣集，我只需要繪製重要的羣集。問題是我有一個單獨的羣集（第一個），其中有39,000個點。我需要繪製所有其他集羣，但是這個集羣。 dbscan()創建一個特殊的數據類型來存儲所有這些簇數據。它不像數據框那樣被索引（但也許有一種方法
    r visualization cluster-analysis data-visualization dbscan 2011-07-26

    3熱度

    2回答

    R中DBSCAN的聚類中心平均值？

    使用在包裝dbscanfpc我能夠得到的輸出： dbscan Pts=322 MinPts=20 eps=0.005 0 1 seed 0 233 border 87 2 total 87 235 ，但我需要找到聚類中心（與大多數種子簇的意思）。任何人都可以告訴我如何繼續這個？
    r cluster-analysis data-mining dbscan 2011-11-07

    0熱度

    1回答

    確定DBSCAN算法的輸入值

    我已經在python中編寫代碼來實現DBSCAN聚類算法。 我的數據集由14k個用戶組成，每個用戶由10個功能組成。 我無法決定將Min_samples和epsilon的值保留爲什麼值作爲輸入 我應該如何判斷？ 相似性度量是歐幾里德距離（因此它變得更加難以決定）任何指針？
    python cluster-analysis dbscan 2012-04-14

    1熱度

    1回答

    爪哇矩陣庫

    我正在尋找一個Java矩陣庫來執行數據分析和執行的聚類算法（如K-裝置或DBSCAN）的數據類型（包括字符串）的混合物中 我發現柯爾特和並行Colt（最好用大型和小型數據集執行），但顯然他們不支持String矩陣。數據集條目應該只有雙矩陣。 有什麼建議嗎？ 感謝您提前給予的幫助。
    java dataset cluster-analysis k-means dbscan 2012-02-25

    -4熱度

    1回答

    如何將DBSCAN算法應用於類似網址的分組

    如何使用DBSCAN算法對相似的網址進行分組。我看過很多數據集，但沒有一個使用url，我想採用類似類型的url並將它們組合在一起。在這裏，我無法知道距離（eps），小點可以是要分組的網址數量。
    data-mining cluster-analysis dbscan 2012-09-14

    -1熱度

    1回答

    DBSCAN是否可以應用於羣集字符串，如果是的話如何實現？

    可能重複： How to apply DBSCAN algorithm on grouping of similar url 我一直告訴我的最終SEM做一個項目，因爲該項目涉及使用聚類DBSCAN類似的字符串。我想知道這可以使用DBSCAN完成，如果是的話，我該如何實現相同的功能。
    data-mining cluster-analysis non-clustered-index dbscan 2012-09-16

    1熱度

    3回答

    DBSCAN中的替代相似性度量？

    我在scikit-learn python模塊中測試我在DBSCAN算法中設置的圖像集。有相似計算的替代方案： # Compute similarities D = distance.squareform(distance.pdist(X)) S = 1 - (D/np.max(D)) 加權測量或類似的東西，我可以嘗試，例子？
    scikit-learn cluster-analysis data-mining similarity dbscan 2013-02-13

    2熱度

    2回答

    在Cypher/Python中爲neo4j優化DBSCAN

    您好我一直在嘗試爲Neo4j實現DBSCAN算法，但是我遇到了嚴重的性能瓶頸。我將描述實施，然後尋求幫助。 我離散化了可能的ε值，並將每個節點中每個離散化下的鄰居數目計數，以便能夠檢索一個查詢中的所有核心節點。 START a = node(*) WHERE a.rel<cutoff threshold>! >= {minp} RETURN a 這部分是快，是不是快了部分跟進查詢： STA
    python cluster-analysis neo4j dbscan 2012-09-28

    6熱度

    1回答

    DBSCAN中的參數估計

    我需要根據它們在不同介詞（如agentive，instrumental，time，place等）中的分佈情況，找到自然發生的名詞類。我嘗試過使用k-means聚類，但幫助較少，但效果不佳，我在尋找的類有很多重疊（可能是因爲類的非球形形狀和k-means中的隨機初始化）。 我現在正在使用DBSCAN，但我無法理解此聚類算法中的epsilon值和最小值。我可以使用隨機值還是需要計算它們？任何人都可以幫
    data-mining cluster-analysis dbscan 2013-02-24
最新問題