cluster-analysis

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PAM 클러스터링 - 결과를 다른 데이터 세트로 사용

팸 함수 (클러스터 패키지 R)를 사용하여 메도 이드 주변에서 파티셔닝을 성공적으로 수행했습니다. 이제 결과를 사용하여 새로운 관측 값을 이전에 정의 된 클러스터/메도이다. 문제를 넣어 또 다른 방법은 초기 데이터 세트에 추가되지 않은 관찰에 가까운 PAM 함수에 의해 발견 된 K 클러스터/medoids 주어진인가? 지금 Medoids: ID

r cluster-analysis data-mining partitioning pam 2016-12-23

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시계열 DFT 신호 클러스터링

나는 시계열 데이터 집합을 가지고 있는데, 이는 치수를 줄이기 위해 dft 신호로 변환하려고합니다. dft로 변환 한 후 k- 평균 알고리즘을 사용하여 결과로 얻은 dft 데이터 세트를 클러스터링하려고합니다. dft 신호에는 허수가 포함되어 있기 때문에 어떻게 하나의 신호를 클러스터링 할 수 있습니까?

machine-learning cluster-analysis data-mining analysis dft 2016-12-24

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K-Medoids 클러스터 분석

K-Medoids 알고리즘에 사용할 수있는 분석 함수는 무엇입니까? 내 주요 목표는 두 가지 클러스터링 결과를 비교하여 어느 것이 더 나은지 확인하는 것입니다. SSE (제곱 오류 합계)를 K-Medoids 알고리즘에 적용 할 수 있습니까?

machine-learning cluster-analysis data-mining analysis 2016-12-28

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Python Sklearn Silhouette Coefficient

파티션 클러스터링을 수행 한 후 실루엣 계수를 계산하고 싶습니다. 맞춤 거리 메트릭을 사용하고 있으므로 sklearn silhouette_score의 입력으로 거리 매트릭스를 입력 할 수 있습니까? 거리 행렬을 입력 배열로 사용되는 경우

python machine-learning scikit-learn cluster-analysis data-mining 2016-12-29

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R : hclust()를 사용한 클러스터 분석. 클러스터 대표를 얻는 방법?

으로 일부 클러스터 분석을 수행하고 있습니다. hclust() 기능을 사용하고 있으며 클러스터 분석을 수행 한 후 각 클러스터의 클러스터 대표를 얻고 싶습니다. 클러스터 대표를 클러스터의 중심에 가장 가까운 인스턴스로 정의합니다. 그래서 단계는 다음과 같습니다 https://stats.stackexchange.com/questions/251987/clust

r cluster-analysis 2016-12-30

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파이썬에서 가장자리의 밀도와 무게를 기반으로 네트워크를 가진 클러스터를 찾는 법 - networkx package

파이썬 패키지 networkx를 사용하여 네트워크를 만들었습니다. 각 에지는 노드가 얼마나 가까운지를 나타내는 가중치를가집니다. 상관 관계. 클러스터 된 그래프를 반환하는 알고리즘이 내장되어 있으면 각 노드에 클러스터 ID (1 ~ k)를 할당하는 것이 이상적입니다. 이 가장자리의 중량을 기준으로 클러스터 수 있다면 그것은 더 나은 것, 그러나 중요한 ..

python cluster-analysis networkx hierarchical-clustering 2017-01-01

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Python에서 두 가지 기능 클러스터링

두 개의 희소 scipy 행렬 은 각각 (284,183) 및 (284,4195)입니다. 두 행렬의 각 행은 내 데이터 집합의 한 인스턴스에있는 피쳐입니다. 미리 정의 된 수의 클러스터없이 이들을 클러스터링 한 다음 플롯하려고합니다. 또한 각 행과 관련된 배열이 Y입니다. (284,1). 한 클래스는 0으로 표시되고, 다른 클래스는 1로 표시됩니다.이 점을

python machine-learning scikit-learn cluster-analysis 2017-01-01

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두 기능 및 플롯 결과의 클러스터

2 개의 고밀도 매트릭스 (title 및 para)가 있습니다. 친화 전파 알고리즘을 사용하여 클러스터링 한 다음 클러스터를 플롯합니다. 하나의 기능을 기반으로 다음 코드를 작성했습니다. 이 기능을 두 기능 모두에서 클러스터로 적용한 다음 결과를 플로팅 할 수 있습니까? import os import time import string import pi

python matplotlib scikit-learn cluster-analysis 2017-01-01

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Scikit learn의 스펙트럼 클러스터링이 처리 할 수있는 매트릭스의 크기는 얼마입니까?

나는 scikit learn의 'Spectral clustering'기능을 사용하고 있습니다. 8100 x 8100 행렬에 대해 클러스터링을 수행 할 수 있지만이 함수는 10000 행렬에 대해 10000 오류를 발생시킵니다. 대형 매트릭스에이 기능을 사용한 사람이 있습니까? 편집 :이 Not enough memory to perform factorizati

machine-learning scikit-learn cluster-analysis spectral 2017-01-02

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DBSCAN 및 spark_sklearn을 사용하여 데이터 클러스터링

DBSCAN 및 spark_sklearn을 사용하여 입력 데이터를 클러스터링하려고합니다. 클러스터링 후 각 입력 인스턴스의 레이블을 얻고 싶습니다. 가능한가? temp_data = Spark DataFrame containing 'key' and 'features' columns, where 'features' is a Vector. ke

apache-spark scikit-learn pyspark cluster-analysis dbscan 2017-01-03

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