cluster-analysis

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Gap 통계를 사용하여 계층 적 클러스터링에서 최적의 클러스터 수를 찾는 방법은 무엇입니까?

300 개의 기능과 1500 개의 관찰을 가진 클러스터 문서에 대한 단일 연결로 계층 적 클러스터링을 실행하려고합니다. 이 문제에 대한 최적의 클러스터 수를 찾고 싶습니다. 아래 링크는 최대 간격이있는 클러스터 수를 찾으려면 아래 코드를 사용하십시오. # Compute gap statistic set.seed(123) iris.scaled <- sca

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성장하는 신경 가스는 어떻게 클러스터링에 사용됩니까?

알고리즘 작동 방식은 알고 있지만 클러스터를 결정하는 방법을 잘 모르겠습니다. 이미지를 기반으로하면 가장자리로 연결된 모든 뉴런을 하나의 클러스터로 볼 수 있습니다. 그래서 당신은 두 개의 뉴런 그룹으로 이루어진 클러스터를 가질 수 있습니다. 하지만 그게 진짜야? 나는 또한 궁금하다. GNG는 실제로 신경 네트워크인가? 전파 기능이나 활성화 기능 또는 가중

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최적의 클러스터 화

그래프 (E, V)가 있습니다. 각각의 에지 (i, j)에 대해, 양수, 0 또는 음수 일 수있는 지불 P [i, j]가있다. 꼭지점을 클러스터로 나눕니다. 두 개의 이웃 꼭짓점 v1과 v2가 다른 클러스터에 속할 때마다 지불 P [v1, v2]를받습니다. 총 지불액을 극대화하는 방법은 무엇입니까? 이 문제는 NP 하드입니까?

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Accord.net을 사용하여 데이터 점에서 중심점까지의 거리를 얻으십시오.

Accord.net library으로 클러스터링 작업을하고 있습니다. 궁극적으로, 나는 비교적 간단한 계산을 필요로하는 the elbow method과 함께 사용할 최적의 클러스터 수를 찾으려고합니다. 그러나 의 모델 번호를 확인하는 데 필요한 값을 얻는 데 어려움을 겪고 있습니다. KMeans 모델링에 사용합니다. 나는 몇 가지 예를 들어 데이터/코드가

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skigen 스펙트럼 클러스터링에서 eigenvalues 및 eigenvector를 얻는 방법은 무엇입니까?

sklearn에서 스펙트럼 클러스터링을 시도하고 있으며 최적의 클러스터 번호를 설정하려면이 백서의 "자체 조정 스펙트럼 클러스터링"(NIPS에서 게시 됨)에 제안 된 방법을 사용하고 싶습니다. 이 방법은 고유 값과 고유 벡터를 필요로하며, 스켈레톤 스펙트럼 클러스터링이이를 제공하지 않는다는 것을 알고 있습니다. skigen 스펙트럼 클러스터링에서 고유 값과

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클러스터링과 감독되지 않은 분류

"분류"와 "클러스터링"의 차이점에 대해 들어 봤습니다. "분류"는 감독되고 "클러스터링"은 감독되지 않습니다. 그러나 "감독되지 않은 분류"라는 용어도 있으므로 "감독되지 않은 분류"는 "클러스터링"과 같은 의미입니까? 사전 지식이 가능한 것으로 간주되지이 있으므로

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K 모드는 각 점과 클러스터 중심 사이의 거리를 계산합니다.

클러스터링 할 일련의 범주 형 변수가 있으므로 github package에서 가져온 k 모드를 사용하고 있습니다. 각 관측치 (점)의 거리를 그것이 속한 클러스터의 중심으로 가져 가고 싶습니다. 이것은 내가 지금까지 구현 한 것입니다 : 변수가 범주 형이기 때문에 나는 Eucledean 거리를 사용할 수 없습니다 kmodes_cao = kmodes.KMod

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Python : 많은 변수가 포함 된 월별 데이터에 대한 클러스터 분석

여러분이 제가 이것이 위와 같다고 느낄 때 이것을 해결할 수 있기를 바랍니다. 당신 중 일부는 어리석은 짓 일지 모르지만 나는 길을 잃었고 조언을 구하러 간다. 저는 통계, 데이터 분석 및 빅 데이터를 처음 사용합니다. 방금 공부를 시작 했으므로 이탈 예측에 대한 프로젝트를 만들어야합니다. 예, 이것은 일종의 숙제입니다.하지만 제 질문에 답할 수 있기를 바

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igraph R의 cluster_infomap이 매번 다른 커뮤니티를 제공하는 이유는 무엇입니까?

R에서 igraph의 cluster_infomap 함수를 사용하여 ~ 19,000 가장자리의 방향이없는 비가 중 네트워크의 커뮤니티를 감지하지만이 기능을 실행할 때마다 다른 수의 커뮤니티가 표시됩니다. 이것은 내가 사용하고있는 코드입니다 : 마지막 코드 라인의 결과는 내가 수행 한 테스트에서 805-837입니다. 나는 set.seed()를 사용하여 난수 생

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모집단에 대한 샘플 외삽

파이썬에서 전체 모집단 (100,000)에 10,000 행의 표본을 외삽하는 법. 필자는 파이썬에서 샘플을 집적 (agglomerative) 클러스터링했는데 결과를 전체 인구에 외삽했다.