cluster-analysis

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Matlab에서 K- 평균 알고리즘을 프로그래밍하는 동안 질문이 있습니다. K-means 알고리즘이 왜곡 된 데이터 집합을 분류하는 데 적합하지 않은 이유는 무엇입니까?

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내가 R에 설정되어있는 홍채 데이터를 탐색, 그리고 난 다음 두 코드에 대한 몇 가지 설명을 싶습니다 cluster_iris<-kmeans(iris[,1:4], centers=3) iris$ClusterM <- as.factor(cluster_iris$cluster) 내가 첫 번째가 수행하는 생각 데이터의 모든 경우를 사용하여 클러스터 분석을 케이

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어스 발동기 거리를 사용한 클러스터 히스토그램 R

데이터 하나가 하나의 변수에 여러 가지 히스토그램으로 표시됩니다. 나는 감독되지 않는 클러스터링을 사용하여 어떤 히스토그램이 유사한지를 결정하고자한다. 또한 클러스터의 최적 수를 알고 싶습니다. 나는 Earth Movers Distance metric에 관한 히스토그램을 히스토그램 사이의 거리 측정 값으로 읽었지만 일반적인 클러스터링 알고리즘에서이를 사용하

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클러스터링 알고리즘 및 Hausdorff 거리

이 상황을 파악할 수 없습니다. r 트리가 Hausdorff 거리 측정을 사용하여 가까운 다각형 찾기 속도를 높이는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까? P4에 가까운 폴리곤을 찾는 방법을 알려주십시오.

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테스트 데이터를 matlab에있는 k-mean 클러스터로 나눕니다.

kmeans 함수를 사용하여 2 부분으로 클러스터 된 525 개의 데이터가 있습니다. 테스트 데이터가있을 때이를 클러스터에 적절히 집어 넣고 싶습니다. 그렇게하기 위해 두 클러스터의 테스트 데이터와 중심의 거리를 측정해야합니다. 최저 거리는 해당 클러스터에 데이터가 있음을 의미합니다. 어떻게하면됩니까? PS : 데이터에는 9 개의 값이 있으며 각 데이터는

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R NMF 패키지 : 샘플 분류를 추출하는 방법?

NMF R 패키지에서 conensusmap()을 사용하여 출력을 시각화 할 수 있습니다. 플롯은 "일치"트랙에서 어떤 샘플이 어떤 클러스터에 속해 있는지 보여줍니다. 나는 데이터 프레임과 같이 얻을 수 있도록이 샘플 분류를 추출하고자 다음 ConsensusClusterPlus 패키지에서 Sample Cluster S1 1 S2 1 S3 2 S4

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클러스터링 - 가장 큰 n 개의 클러스터를 그려야합니다.

저는 HOPACH 클러스터링을 사용하고 있습니다 - 최대 n 클러스터 (예 : 최대 3 개의 플롯) 만 시각화 할 수있는 방법이 있습니까? 현재 코드는 모든 클러스터를 시각화합니다. library(cluster) library(hopach) distance =distancematrix(DNA[1:30],"cosangle") hobpach.DNA =h

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Python에서 지리적 포인트 클러스터링

400k 지리적 포인트 (위도 및 경도 포함) 세트가 있고이를 클러스터에 맵핑하려고합니다. 현재 Folium 패키지의 MarkerCluster를 사용하여 점의 클러스터링을 시각화하고 있습니다. 그러나 이것은 매우 느리고 코드는 무한정 계속 실행됩니다. 이 목적으로 효율적으로 사용할 수있는 다른 Python 패키지가 있는지 궁금하십니까? 현재 코드 : imp

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clv 및 clValid를 사용하여 최적의 클러스터링 알고리즘을 찾는 방법은 무엇입니까?

clv 및/또는 clValid를 사용하여 클러스터링 클러스터링을 검증하려고 시도했지만, clValid/clv docs 또는 google에서 많은 도움을 얻지 못했습니다. This site은 clValid가 여러 가지 클러스터링 방법을 실행하고 사용할 가장 적합한 방법을 알려줄 것이라고 주장하지만이 값이 3.2에 사용 된 것과 동일한 clValid인지 확실하

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fviz_clust 축 이름 선택 R

필자는 R에 익숙하지 않으며 factoextra 패키지와 fviz_nbclust() 함수에 관한 질문이 있습니다. 저는 축 X와 Y의 이름을 바꾸고 싶지만 어떻게 할 수는 없어요. 제목을 추가하는 방법을 찾았지 만 축을 추가하지 않았습니다. fviz_nbclust(new_data, kmeans, method = "wss") + geom_vline(xint