cluster-analysis

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나는 R이 보이는 히트 맵이 있습니다 col<- colorRampPalette(c("red","white", "blue"))(10) library("gplots") heatmap.2(qq,scale="none",col=col,trace="none",density.info="none",dendrogram="column") 그러나이 그때했던 같은 나왔다

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clustMixType r 패키지의 kproto 함수

R에서 clustMixType 패키지의 kproto 함수를 사용하여 kprototype 클러스터링 알고리즘을 실행하려고하는데 작동하지 않습니다. 1000 개의 행과 5 개의 변수가 있습니다. 하나는 단 하나, 예상 람다 : 다른 사람들이 말을 계속 (축소하지 않을 경우 여전히 작동하지 않음) 확장 된 Inf를 평등 prototyps 병합. 클러스터 번호 감

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모델 선택 - mclust

패키지 MCLUST를 사용하여 R에서 잠재 클래스/클러스터 분석을 수행했습니다. 나는 논문을 수정하고 다시 제출하며, 평론가는 클러스터 솔루션에 대한 적합한 지표 표를 제안했다. (필자는 지금 본문에서 BIC를보고했다.) LCA 접근법을 사용한 몇 편의 논문을 살펴보면 BIC, 샘플 크기 조정 BIC 및 엔트로피가보고됩니다. MCLUST가 제공하는 유일한

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Kmeans : 하나 이상의 클러스터에서 발생하는 용어?

TF-IDF 벡터 라이저가있는 Kmeans를 사용하면 둘 이상의 클러스터에서 용어를 사용할 수 있습니까? documents = ["Human machine interface for lab abc computer applications", "A survey of user opinion of computer system response time",

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하나의 고정 된 클러스터 중심을 입력하고 N 개의 다른 (파이썬)을 찾습니다

나는 위도와 경도로 배송 목적지 테이블을 가지고 있습니다. 나는 고정 된 시작점 (lat, long)을 가지고있다. 클러스터링을 사용하여 다른 최적의 원점 위치를 찾고 싶습니다. 즉, 하나의 클러스터 중심을 지정하고 (고정 된 상태로 유지) 1, 2, 3을 찾습니다. . . 다른 N 개의 클러스터 중심. scikit learn 클러스터 모듈을 사용하여이 작

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R의 한 줄 코드에 대한 계산 속도를 높이는 방법은 무엇입니까?

나는 매우 큰 데이터 세트를 가지고 있으며 통계 분석을 일부 수행하려고합니다. 계산에는 하나의 회선 코드 만 필요하지만 며칠이 소요될 수 있습니다. 프로세스를 가속화 할 방법이 있습니까? 처음에는 병렬 처리가 좋은 해결책이라고 생각하지만 한 번의 호출로 병렬 처리가 가능하지 않다고 들었습니다. 여기 데스크탑의 CPU 점유가 정상 값 인 30 % 정도 남아이

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Python networkx : 노드 속성을 기반으로 노드 그룹화

인접성 매트릭스에서 네트워크 토폴로지 다이어그램 (텔레콤 관련)을 그립니다. 나는 networkx 그래프 (G)를 생성하는 인접한 행렬이있다. 특정 사이트 (도시)에는 여러 개의 노드가 있으며이 노드는 서로 연결되어 있거나 연결되어 있지 않을 수 있습니다. 사이트 이름은 노드 이름 (레이블)에서 결정할 수 있습니다. 사이트 내 개별 노드를 표시하면서 동일한

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거대한 데이터 세트를 클러스터링하는 데 몇 개의 변수를 사용해야합니까?

저는 같은 응답자 44 명을 대상으로 장기 설문 조사를 실시했습니다 (많지는 않지만 더 잘할 수 없습니다). 2 단계 분석을 사용하여 SPSS에서 샘플을 클러스터해야하지만 실제로 많은 변수가 있습니다. 6 가지 설문 조사 설문지가 실시되었으므로 정 성적 질문은 물론 200 가지 정량적 질문 (변수)이 있습니다. 첫 번째 질문은 : 클러스터 분석을 수행하기

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길이에 따른 클러스터링 문자열

{abb, abgt, acctg, tgbs, abs}와 같은 문자열 목록이 있습니다. 문자열 수는 사용자가 정의합니다. 비슷한 길이의 줄을 묶어야합니다. 어떤 클러스터링 알고리즘이 그런 경우에 적합 할 것이며 왜 그런가? 지금까지 K- 평균은 수의 문자열이 미리 정의되지 않았으므로 말할 수없는 클러스터 수를 알아야한다는 것을 알고 있습니다.

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R에서 K-Means 알고리즘을 사용하여 개인 서비스의 최적 할당을 찾는 방법

고객 (위도/경도) 목록과 서비스 엔지니어 목록 (예 : 위도/장수) 목록이 300 개 있습니다. . 최적의 방법으로 각 고객에 대한 서비스 엔지니어를 지정해야합니다. 여행을 줄이고 고객 참석 능력을 향상시킵니다. 모든 고객을 정기적으로 방문해야한다고 가정합니다. K는 클러스터링을 의미합니다. 클러스터링은 고객을 10 개의 클러스터로 나누고 각 고객을 위해