cluster-analysis

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와 다차원 클러스터링 다음과 같이 내가 데이터 세트를 상상해 : [{"x":20, "y":50, "attributeA":90, "attributeB":3849}, {"x":34, "y":20, "attributeA":86, "attributeB":5000}, etc. 이 외에 무리 이상의 다른 속성이있을 수 있습니다 - 이것은 단지 예입니다. 내가

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Explaination - 클러스터링 알고리즘에 의한 피드 포워드 신경망을 이용한 이미지 세분화

클러스터링 알고리즘에 의한 피드 포워드 뉴럴 네트워크를 이용한 이미지 세그먼테이션. 나는 기계 학습 알고리즘을 알고있다. (어떤 알고리즘이 진행되는지) 다음 줄이 의미하는 바를 알고 싶었습니다. 가장 좋은 예가 될 것입니다. 저는이 사람이이 프로젝트를 어떻게 진행할 것인가를 알고 싶습니다.

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HDBSCAN 숫자 대신 텍스트 레이블을 적용하는 R의 시각화

R에서 largeVis 패키지를 통해 HDBSCAN algortihm을 실행하려고합니다. 클러스터 시각화. largeVis에서 gplot 함수를 사용하고 있습니다. 플롯에서 내 데이터 포인트의 레이블을 정수에서 문자열로 변경할 수 있습니까? "클래스"열을 거의 수정하지 않고 "클래스"열을 행 머리글로 사용하여 아이리스 데이터 집합을 사용하고 있습니다. 노드

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는 플롯 DBSCAN을 사용

에서 노이즈를 제거 DBSCAN 나는 다음하기 matplotlib를 사용하여 플롯하는 위도와 경도 쌍의 목록을 클러스터 한 (DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=10, algorithm='ball_tree', metric='haversine') . 플로팅 할 때 생성 된 270 개의 클러스터 중 하나에 할당되지 않은 포인트 인 "노

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Python- 이미지 클러스터링에서 클러스터링

K 평균 또는 다른 알고리즘을 사용하여 이미지를 클러스터하고 싶습니다 (제안 필요). 문제는 다음과 같습니다. 이미지를 3 개의 클러스터 (자연, 일몰, 물)로 묶고 싶습니다. os.listdir()을 사용하여 모든 이미지를로드 한 다음 모든 이미지를 배열 (RGB)로 변환 한 다음 ID, Image_array, Label이라는 세 개의 열이 포함 된 데이

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JacMark 인덱스 (sklearn.metrics import jaccard_similarity_score)를 사용하여 KMeans를 사용하여 산출 된 클러스터 간의 유사성을 계산하고 싶습니다. 이들은 특정 값을 포함하는 행렬 일 수 있습니다 : at [i, j]는 클러스터 i와 j 사이의 유사성이어야합니다. 내 지금은 코드 : from sklearn i

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작은 시퀀스를 기반으로하는 다음과 같은 예측

저는 기계 학습에 완전히 새로운 것이고 문제가 있습니다. 이것은 AI 등을 사용하여 해결하고 싶습니다. 당신이 나에게 몇 가지 구체적인 알고리즘, 신경 네트워크 아키텍처 또는 일부 관련 독서를 추천한다면 고맙겠습니다. 마우스 움직임에 따라 사용자의 의도를 예측하는 방법에 대한 연구를하고 있습니다. 현재 구체적인 데이터 세트가없는 분석 단계에 있습니다. 목표

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어떻게 문자열의 버킷을 클러스터링 할 수 있습니까?

여러 버킷이 있습니다. 각 버킷에는 많은 태그 (문자열)가 있습니다. 유사성 또는 중첩에 따라 버킷을 함께 클러스터링하는 방법은 무엇입니까? 예. 버킷 A : '타조', '참새', '벌새', '얼룩말', '블루 제이' 버킷 B : '바나나', '수박', '포도', '당근' 버킷 C : '셀러리', '상추', '시금치', '바나나', '당근' 버킷 D : '

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autoencoder를 사용하여 클러스터 레이블을 얻는 방법 R

저는 기계 학습의 초보자입니다. R (h2o 패키지)의 autoencoder를 사용하여 클러스터링을 수행하고 있습니다. 지금, 나는 다음과 같은 코드를했던 내 데이터의 경우 `mydata = h2o.importFile(path = mfile) NN_model = h2o.deeplearning( x = 2:9, training_frame

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tf-idf (삼각형 부등식)에 대한 코사인 유사성 대안

유사한 문서를 클러스터링하기 위해 tf-idf를 사용하려고합니다. 내 시스템의 가장 큰 단점 중 하나는 코사인 유사성을 사용하여 어느 벡터를 그룹화해야하는지 결정하는 것입니다. 문제는 코사인 유사성이 삼각형 부등식을 만족시키지 않는다는 것입니다. 필자의 경우 여러 클러스터에서 동일한 벡터를 사용할 수 없기 때문에 모든 클러스터를 공통 요소로 병합해야합니다.