k-means

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k-means 클러스터링을 사용할 때 calinski 및 hrabasz 검증을 통해 k를 결정할 수 있습니까?

python (metrics.calinski_harabaz_score)의 scikit 패키지에서 calinski 및 harabasz 유효성 검사를 사용하여 k (k-means clustering)를 자동으로 선택하려고합니다. 모든 클러스터링 범위를 통해 I 루프는 난 단지 그 방법을 사용하는 경우 결함 또는 무슨 문제가 있나요 calinski_harabaz

python scikit-learn cluster-analysis k-means 2017-01-10

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r에있는 클러스터의 특성을 계승하는 방법

이것은 k-means 함수를 통한 클러스터 분석의 결과입니다. >weseg2<-read.csv("WE_SEG DATA.csv",header=TRUE) >training.data2<-scale(weseg2) >aaaa<-kmeans(training.data2, centers=4, iter.max=10000, nstart=20) 각 클러스터의 특징을

r cluster-analysis k-means rank 2017-01-12

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병렬 KMeans를 실행할 때 "인덱스 N이 크기 0 인 축 0의 경계를 벗어났습니다"반면 순차 KMeans는 정상적으로 작동합니다.

동시에 scikit-learn 구현을 사용하여 KMeans를 실행하려고하는데 다음 오류 메시지가 계속 나타납니다. Traceback (most recent call last): File "run_kmeans.py", line 114, in <module> kmeans = KMeans(n_clusters=2048, n_jobs=-1).fit

python python-2.7 parallel-processing scikit-learn k-means 2017-01-13

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k- 수단을 사용한 이미지 세분화

이미지 분할 작업에 k- 평균 알고리즘을 사용하려고합니다. 문제는 내 프로그램이 이미지를 구분하지 않는다는 것입니다. 코드에서 오류를 찾으려면 도와 주시겠습니까? 각 화소 대한 RGB 값을 저장할 3 어레이 블루, 초록, 불량 : 실제로, I는 I는 다음과 같은 데이터 구조를 사용하고 32 에 클러스터의 개수를 고정해야 3 어레이는, cluster_roug

python-2.7 image-processing machine-learning computer-vision k-means 2017-01-14

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스퀘어 불일치의 총합을 계산합니다

저는 k- 평균을 구현하기 위해 제곱의 합계, 스퀘어의 합계 및 스퀘어의 합계 사이의 함수를 작성하려고합니다. 제곱의 합계 내에서 함수를 성공적으로 작성했지만 제곱근 합계 (따라서 bss)에 문제가 있습니다. 내가 얻은 결과는 R 's 자신의 kmeans 함수가 계산하는 것보다 상당히 크다. 수식이 제공하는 것을 정확하게 따르기 때문에 혼란 스럽습니다. 내

r k-means 2017-01-14

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2 개의 k-means 비용 함수가 동일하다는 것을 보여줍니다.

그래서 클러스터링을위한 k-means 알고리즘에 대해 배우고 있으며, 특히 $$ J_ {avg} = \ sum_ C_i} d (x, m_j)^2 $$$$ J_ {IC} = \ sum_ {i = 0}^k \ frac {1} {| C_j | $ m_j = \ frac {1} {C_j} \ $ C_i} \ sum_ {x \ in C_i} d (x, x ')^2

algorithm machine-learning cluster-analysis k-means 2017-01-17

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Spark ML - KMeans - org.apache.spark.sql.AnalysisException : 주어진 입력 열에서 'features' '를 해결할 수 없습니다.

나는 시카고 범죄 데이터 세트를 Spark ML KMeans로 분석 및 클러스터하려고합니다. 다음은 조각 case class ChicCase(ID: Long, Case_Number: String, Date: String, Block: String, IUCR: String, Primary_Type: String, Description: String, Loca

scala apache-spark machine-learning k-means 2017-01-20

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Kmeans 클러스터 평가

내가 클러스터 평가에서 SSB 계산에 조금 혼란 스러워요 경우 |Ci| is the size of cluster i ci is the centroid of cluster i c is the centroid of the overall data 이 "전체 데이터의 중심"는 무엇입니까? 어디서나 전체 데이터의 중심으로 언급됩니다. 우리가 계산을 위해 취한

cluster-analysis k-means 2017-01-24

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K는

내가 K를 사용해야 데이터 집합이 처럼 보인다하지만 적용 할 때 K는 나에게 무게 중심을 제공하지 않습니다 의미에서 (내가 Scikit 배우고 사용하고 있습니다) 클러스터링을 의미 고르지 크기의 클러스터에 클러스터링을 의미합니다 예상대로 잘못 분류합니다. 또한 scikit에서 제대로 분류되지 않은 점을 알고 싶다면 아이디어는 무엇입니까? 다음은 코드입니다.

python scikit-learn k-means 2017-01-24

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k- 모드 클러스터 기능 공개

나는 k- 모드 접근 방식을 사용하여 범주 형 데이터에 대한 클러스터 분석을 수행하고 있습니다. 내 데이터는 환경 설정 설문 조사로 형성됩니다. 어떻게하면 머리와 눈을 좋아합니까? 응답자는 4 가능성 설정 고정 (복수 선택)에서 답을 선택할 수 있습니다. 따라서 더미를 얻고, k- 모드를 적용하고, 클러스터를 초기 df에 다시 부착 한 다음 pca로 2D로

scikit-learn k-means categorical-data 2017-01-24

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