cluster-analysis

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을 사용하여 2D 데이터를 세분화하면 세분화 문제가 발생합니다. 2 차원 공간에서 큰 세트의 점을 세분화하려고합니다.이 점에도 하나의 범주 형 변수가 있습니다. 기본 분할은 공간 데이터의 클러스터링에 의해 수행되어야하며, 필요한 경우 클러스터는 범주 형 변수를 기반으로 추가로 분할되어야합니다. 다음은 예입니다 : 이의 우리가 도시에서 주택의 지리적 좌표의

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파티션 2D는 각각 K 개의 이웃 점을 갖는 N 개의 영역을 가리 킵니다

2D 공간에서 점들의 집합을 가지고 있다면, K 개의 이웃 점을 포함하는 N 개의 "영역"으로 그 점들을 나눌 수있는 알고리즘이 있습니까? 예를 들어,이 20 개의 점이 5 개의 점마다 4 개의 그룹으로 묶여 있다고 가정합니다. 만족스러운 해결책은 다음과 같습니다 동기 부여 : 나는 visualization that loads lots of images i

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K-means 클러스터링으로 중심을 계산하고 나타내고 있습니다.

저는 현재 학교 운동에 매달려 있습니다. 운동은 다음과 같습니다. 우리는 berg2005 [1]에 설명 된 야생 얼굴 데이터의 하위 집합을 고려할 것입니다. loadmat 함수를 사용하여 와일드 카드 데이터, 데이터/와일드 카드를로드하십시오. 각 데이터 객체는 3 색 40 * 40 픽셀 이미지에 해당하는 40 * 40 * 3 = 4800 차원 벡터입니다.

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데이터 집합에서 가장 영향을받는 매개 변수를 결정하는 방법

데이터 집합을 15 개의 열이있는 테이블로 사용하고 있습니다. 새로운 지식을 얻기 위해 클러스터 분석을 사용하고 싶습니다. 하지만 분석에서 어떤 매개 변수가 사용되는지는 알지 못합니다. 데이터에 가장 많은 영향을주는 매개 변수를 결정해야합니다. 내 데이터에 적용해야하는 통계 방법은 무엇입니까? 하십시오 어떤 사례, 아이디어, 책, 방법, 절차

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효율적인 결과를 얻으려면 eps와 minPts (DBSCAN 알고리즘의 두 매개 변수)를 어떻게 선택할 수 있습니까?

효율적인 결과를 위해 DBSCAN 알고리즘에 eps 및 minPts 매개 변수를 제공하기 위해 사용해야하는 루틴 또는 알고리즘은 무엇입니까?

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DBSCAN 함께 원거리 클러스터링

각 클러스터 내에서 인스 트램/호텔 비율을 계산하고 싶습니다. 그러나 결과는 실제로 나는 아주 먼 지점을 함께 모으고 있음을 보여줍니다. DBSCAN에서는 그렇지 않습니다. 뭐가 문제 야? 절차 : DBSCAN을 사용하여 Instagram 게시를 클러스터링 한 다음 1NN을 사용하여 호텔을 분류하십시오. import pandas as pd import m

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포스트그레스 (Postgres) - 다음 달에 존재하지 않을 경우 순차적으로 여러 달 동안의 코호트 분석

나는 코호트 분석을하고 있으며 사용자 그룹을 조사하여 다음 달에 거래했는지 확인할 수 있습니다. 그러나 나는 이것을 다음과 같이하고 싶다. 12 월에 그 그룹을 1 월에 거래 한 사람. 2월에 거래 년 12에서 1 월 그룹의 기본적으로 나는 고객 기반의 붕괴를 추적하고 있습니다 내가 원하지 않는 것은 이것이다 년 12 다음 어느 달에 반환 것들이다 : WI

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이미지 검색 엔진에서 클러스터링을 통한 색상 추출 기능

사용자가 템플릿을 사용할 때 사용자가 지정한 템플릿 (개체)과 비교적 비슷하거나 가까운 색상의 개체를 포함하는 그림을 찾기 위해 지각 기반 이미지 검색 엔진을 구현하려고합니다. 샘플 이미지에서). 이제 목표는 정확한 개체를 일치시키는 것이 아니라 템플릿에 가까운 색의 중요한 영역을 찾는 것입니다. 내 데이터 집합 색인 생성에 어려움이 있습니다. sklear

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K-means 클러스터링이 데이터의 모든 클러스터를 찾지 못함

사용중인 데이터 세트가 아래에 나와 있습니다. K- 평균 클러스터 분석은 이러한 클러스터의 중심을 쉽게 찾을 수 있다고 생각합니다. 그러나 , 내가 클러스터 분석을 K가-의미 나는이를 얻을 센터를 플롯 실행합니다. 난 단지 기본적인 kmeans 코드를 사용하고 있습니다 : kmeans에 대해 조금 알려진 사실, 당신은 많은 무작위 초기화와 반복 알고리즘을

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유사도 행렬을 비평 행렬로 변환하는 방법은 무엇입니까?

유사도 행렬을 비평 행렬로 변환하는 방법은 무엇입니까? 예 : Point P1 P2 P3 P4 P1 1 0.8 0.65 0.55 P2 0.8 1 0.7 0.6 P3 0.65 0.7 1 0.9 P4 0.55 0.6 0.9 1 P1 및 P2가 클러스터 1에있는 최대 유사도가 1 인 경우, 단순히 dissim (X, Y)을 사용하여 P3 및 P4는 c