hierarchical-clustering

5熱度

1回答

我有一個四個用戶之間的相似矩陣。我想做一個凝聚聚類。代碼是這樣的： lena = np.matrix('1 1 0 0;1 1 0 0;0 0 1 0.2;0 0 0.2 1') X = np.reshape(lena, (-1, 1)) print("Compute structured hierarchical clustering...") st = time.time() n_c

1熱度

2回答

AgglomerativeClustering scikit學習連通

I have a matrix x= [[0,1,1,1,0,0,0,0], [1,0,1,1,0,0,0,0], [1,1,0,1,0,0,0,0], [1,1,1,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,1,1,1], [0,0,0,0,1,0,1,1], [0,0,0,0,1,1,0,1], [0,0,0,0,1,1,1,0],] 主叫AgglomerativeCl

0熱度

1回答

如何在空間中將採樣不良區域聚類在一起

我的數據集包括在150個港口取得的15000個魚市樣本。不幸的是，採樣不是均勻分佈，有些港口具有1-10個樣品，和其他人有1000，我想這些港口聚集在一起，讓我實現以下兩個：港口在地理彼此靠近聚集在一起最終的聚類都具有大致相似的採樣密度，例如1000個樣本項目＃1可以使用基於距離的標準聚類自行完成。但是，我怎麼能在這個之上實現＃2呢？我應該看什麼工具/方法？（最好在R中）

0熱度

1回答

solr等級聚類

我試圖在Apache SOLR中啓用僱主集羣（子集羣生成）。爲此，我使用SOLR集羣組件，將「outputSubclusters」參數設置爲true。但是，當我以JSON顯示輸出時，從集羣過程收到的對象不顯示任何子集羣，這讓我想知道......我在這裏錯過了什麼？這裏是我的solrconfig.xml中羣集部件： <searchComponent name="clustering"

0熱度

1回答

R/Python：Heirarchical聚類，樹狀圖註釋

我想進行分層聚類並繪製帶有熱圖的經典樹狀圖。在R中使用heatmap.2或heatmap.3是相當容易的，而且在python中看起來也很容易。然而，我沒有真正找到一個好的解決方案是樹的註釋。理想情況下，我想根據元數據爲我的分支着色代碼。假設我有5個不同類型的〜10K行，在聚類之後，我想要查看這些類型如何組合在一起。由於數據量的原因，標記每行並不可行。基於簇/距離對樹進行着色似乎不是不可能的，但

2熱度

2回答

變換層次數組中的簡單數組

我在循環下面的數組，其中有多個條目。在這個例子中，我有3個元素，其中每個元素都有3個值。 [0] ['name'] => 'aaa' ['id'] => 38679 ['parent-id'] => 0 [1] ['name'] => 'bbb' ['id'] => 38830 ['parent-id'] => 38679 [2]

0熱度

1回答

將非數字組羣集成

我正在嘗試將我正在使用的數據集的部分組合在一起。我有一羣工作在各種不同技能的人。這個想法是獲得最大的代理和技能代表。因此，在一個完美的場景中，最好能夠獲得包含85-90％記錄的代理樣本以及代表85-90％記錄的一組技能。基本上，我想獲得最大的百分比樣本，而不需要小羣體的代理人，這些代理人只使用少數幾種技能，或者只有很少一部分代理人使用的技能。我想找到一個更統計的方法來做到這一點，並思考有關羣集

1熱度

1回答

聚類其中R

我有data.frame，例如： test<-data.frame(matrix(c(1:5,2:6,3:7),nrow=3)) test<-cbind(rbind(exp(test),test),rbind(test,2*test)) test # X1 X2 X3 X4 X5 X1 X2 X3 X4 X5 # 1 2.718282 54.598150 20.08554

1熱度

1回答

集羣的代表性實例 - 分層集羣

我正在使用Agglomerative分層集羣方法對一組數據進行集羣。我用於聚類的數據集是一個軌跡。我使用自定義距離函數來估計軌跡之間的距離。 matlab代碼如下：Z = linkage（ID，'single'，'@ my_distfun'）; 聚類後的數據;我想找到代表性的實例（或軌跡）。如何找到每個羣集的代表性實例（軌跡）？

-2熱度

1回答

我如何獲得集羣的中心？數據點

你好假設我有一個集羣內的下列變量 1.1 0 1.9 0 0 1.3 0.6 0.6 0.6 現在，我怎麼找到這個集羣的重心？