cluster-analysis

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NbClust()와 비 유사 행렬을 사용할 때 오류를 수정하는 방법은 무엇입니까? 내 데이터 (K)의 최적의 수를 찾기 위해 코드 노호 사용시

내가있어 오류 내 데이터 범주 및 연속 변수를 모두 가지고 있으므로, I는 차이도 매트릭스를 사용하여 거리를 설정 res.nb <- NbClust(diss=gower_dist_gender,distance=NULL, min.nc = 1, max.nc = 30,method = "complete", index ="all") NULL로. 이 오류

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Anistropic points clustering

K-means 방법은 이방성 포인트를 처리 할 수 없습니다. DBSCAN과 Gaussian Mixture 모델은 scikit-learn에 따라 작업 할 수 있습니다. 두 가지 방법을 모두 사용하려고했지만 내 dataset에 대해 작동하지 않습니다. db = DBSCAN(eps=0.1,min_samples=5).fit(X_train,Y_train) la

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클러스터로 2 차원 색인을 생성하는 알고리즘

인터넷 검색 후 사용 가능한 알고리즘을 찾지 못해 해결해야 할 문제가 있으며 만족할만한 해결책을 찾지 못했습니다. 문제 정의 : 는 I은 X 축 및 Y 좌표에 의해 정의 된 N-많은 포인트의 세트를 특정하고, 및 I는 0과 N. 사이의 각각의 점에 고유 인덱스를 수득 하죠 하지만 몇 가지 조건이 있습니다. 1) 두 점 사이의 기하학적 거리가 작은 경우 색인

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Weka의 DBSCAN 클러스터링 3-8-1

Weka 패키지 관리자를 사용하여 GUI에서 Weka에 OPTICS_DBSCAN 패키지를 설치 한 후 GUI를 사용하여 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 그러나 명령 행 인터페이스를 사용하면 다음과 같은 오류가 발생합니다. Error: Could not find or load main class weka.clusterers.DBSCAN 는 내가 GUI 자체에

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VGG 기능을위한 K 평균 클러스터링이 작동하지 않습니다.

크기가 37759x4096 인 다차원 배열이 있습니다. 37759는 관측치의 수이며 각 관측점의 크기는 4096입니다. 이러한 기능은 37759 개의 이미지에 대해 이미지의 입니다. 나는 k-means 클러스터링을 수행하여 그들이 동일한 클래스들 사이에 그룹화 할 것인지를 확인하고자했습니다. 코드 : from sklearn.cluster import KMe

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k- 모드 실루엣 및 엘보 플롯

각 행에 150 개의 이진 속성이있는 여러 행 (200.000 개 이상)을 클러스터 화하려고합니다. 이를 위해 k- 모드 클러스터링을 실행했으며 지금은 k- 값이 아마도 가장 적절하다는 것을 알기 위해 실루엣 플롯 및 엘보우 방법을 생성하려고합니다. 는 아무도 내가 두 값이 모두 숫자되지 않도록 고려하여 계산하는 진행할 수있는 방법을 알고 있나요? 예를 들

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python에서 유사도 전파를 사용하여 word2vec 벡터 클러스터링 (sklearn)

친화도 전파를 사용하여 내 word2vec 클러스터를 클러스터링하고 클러스터 중심 단어를 가져 오려고합니다. 현재 코드는 다음과 같습니다. 나는 300 word2vec에게 숨겨진 레이어의 차원을 의미하고, 77 내 어휘의 크기가 알고있는 것처럼 ValueError: S must be a square array (shape=(77, 300)) : model

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doc2vec 클러스터링 n * n 문서 간의 유사성

gensim doc2vec (~ 500K 벡터 150 차원)를 사용하여 생성 된 문서 벡터 집합이 있습니다. 클러스터링 알고리즘을 실행할 수있는 n * n 유사도 행렬을 생성하려는 비슷한 문서를 클러스터링하고 싶습니다. 나는이 링크 https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/issues/140의 지침을 gensim.sim

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레이블이있는 가로형 ンド 드로 그램이

입니다. 레이블이있는 세로 형 덤 드로를 플로팅 할 수 있지만 가로형 일 때 레이블을 추가 할 수없는 문제가 있습니다. Company Industry1 Industry2 Industry3 Google 3% 5% 6% Apple 2% 6% 1% 내가 데이터를 가져, 최초의 열은 내 레이블을 포함하지만 행이 단지 1, 2, 3이 그래서 내 코

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K-means 알고리즘의 시드 값을 넣는 방법은 무엇입니까?

DOB, Gender, State, Pincode, Transaction_id, Promocode 등의 속성을 사용하여 특정 데이터 세트에 따라 고객을 그룹화하려합니다. 내가 알고리즘을 실행할 때마다 실루엣 점수에 큰 차이가 있습니다. 이전 결과와의 클러스터링, 즉 결과가 일관성이 없습니다. 아마 그것은 데이터 세트에 대한 임의의 시드 때문입니다. 다음은