cluster-analysis

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트윗 세트를 묶고 싶습니다. 나는 이미 트윗을 가져 와서 정리하고, Naive Bayes 분류기를 적용하여 긍정적이고 부정적인 두 파일로 나누었습니다. 마지막으로, 나는 각 트윗 사이의 유사성을 검색하려면 다음을 수행 한 : 이제이가, 내가 개까지 추가 할 수 있습니다 다음 단계를 생각하고 다른 각 문장 상대의 유사성을 측정하도록되어 with open("p

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범위/스케일이 다른 연속적인 이기종 변수에 대한 계층 적 클러스터링 R

같은 샘플을 설명하는 두 개의 변수 그룹으로 계층 적 클러스터링을 수행하려면 R을 사용하고 싶습니다. 하나의 그룹은 정규화되고 배치 효력이 교정 된 마이크로 어레이 유전자 발현 데이터 (특정 유전자에 대한)이다. 다른 그룹에는 동일한 표본을 묘사하는 몇 가지 정량적 임상 매개 변수가 있습니다. 그러나, 이들 임상 변수는 정규화되지 않았거나 임의의 변형 (즉

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맵에서 공간 클러스터링 데이터 추가 R

공간 클러스터링 결과가 있는데,이 결과에서 미국의 일부 도시에 대한 ID가 있습니다. 이 클러스터링 결과를 좋은지도에 표시하고 싶습니다. 이것은 R에서 실현 가능합니까?

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근처의 위도와 경도를 그룹화하고 SQL Server에서 해당 그룹에 이름/번호를 할당하는 방법은 무엇입니까?

ID, LATITUDE, LONGITUDE, COUNTRY_CD이있는 표가 있으며 40 미터 이내에 ID을 그룹화 (클러스터링)하고이 그룹에 이름/번호를 할당하려고합니다. 전의. 아래의 기록에서 7 개의 ID가 있으며 40 미터 이내의 거리에 있으며 이름/번호를 지정해야합니다. 내 테이블에는 전 세계의 경도와 위도가 각각 100K 이상이고 국가마다 100

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클러스터링 방법

모두. 나는 완전히 데이터 클러스터링에 익숙하다. 우리가 수행하기를 원한다면 소셜 네트워크 분석 또는 시각화, 어떤 유형의 클러스터링 기법을 기반으로 하는가? 계층 구조 기반, 밀도 기반, 그리드 기반 등의 클러스터링 방법에는 여러 가지 범주가 있습니다.이 소셜 네트워크 시각화가 어느 부분에 속하는지 확실하지 않습니다. 그리드 기반입니까? 나는 인터넷 검색

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파이썬에서 클러스터링 단어 목록

저는 텍스트 마이닝에서 초보자입니다. 여기 제 상황입니다. [ 'car', 'dog', 'puppy', 'vehicle'] 단어 목록이 있다고 가정하고 단어를 k 개의 그룹으로 묶고 싶습니다. 출력은 [[ 'car', 'vehicle '], ['개 ','강아지 ']]. 먼저 각 쌍 단어의 유사도 점수를 계산하여 4x4 행렬 (이 경우) M을 얻습니다. 여기

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코사인 유사성은 K- 평균 알고리즘과 어떻게 사용됩니까? VSM에서의 벡터의 상이한 길이를 갖는 세 개의 텍스트 문서 벡터의

항목 용어 TF-IDF 같습니다가 가 Q1 : K-의해 사용 방법 코사인 유사성은 다음 클러스터가 어떻게 구성되어 않는이. Q2 : TF-IDF 알 고를 사용할 때. 그것의 부정적인 가치를 생산 내 계산에 어떤 문제가 있습니까? 설명을 위해 벡터 길이가 다른 VSM (tf.idf) 벡터를 사용하십시오. Doc1 (0.134636045, -0.00028192

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KMeans 클러스터링을 통한 바이 모달 분포의 임계 값 결정

바이 모달 분포에 대한 임계 값을 찾고 싶습니다. 예를 들어, 이중 분포는 다음과 같이 수 : import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(45) n = 1000; b = n//10; i = np.random.randint(0,2,n) x = i*np.random.normal(

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분류 및 클러스터링을위한 기능 간의 관계

저는 기계 학습을위한 초보자입니다. 다음 질문이 있습니다. 일부 데이터에 대해 분류 알고리즘을 구현하고 분류 알고리즘에 대한 최상의 기능 조합을 인식했다고 가정합니다. 언젠가 이전 분류 작업에서 대상 기능이없는 동일한 자원에서 데이터를 가져 오는 경우 클러스터링 작업에 직접 분류하기 위해 기능의 최상의 조합을 사용할 수 있습니까? (데이터 타겟을 예측할 수

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IDL의 K 평균 클러스터링

저는 IDL 초보자이며 IDL에서 클러스터링에 대한 도움을 얻을 수 있는지 궁금합니다. Harris Geospatial에서이 방법을 설명하는 좋은 예가 발견되었지만 K- 평균 분석을 수행하기 위해 자체 데이터 (ASCII)에서 클러스터링을 실행하는 방법에 대해 혼란 스럽습니다. n = 50 c1 = RANDOMN(seed, 3, n) c1[0:1,*]