k-means

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위해 나는 현재 기본적으로 3D 표면에 2 개 라인을 따라 거짓말이 개 클러스터가 있습니다. 저는 3 차원을 따라 각 평균에 대해 서로 다른 분산을 가진 소프트 k- 평균으로 클러스터링을 시도했습니다. 그러나 대각선 가우시안 (Gaussian)의 모양에 맞지 않을 수도 있으므로이를 모델링하지 못했습니다. 데이터가 대각선임을 고려할 수있는 알고리즘이 있습니까

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각 d 차원의 점 평균을 계산하는 방법

kmeans 클러스터링 알고리즘에서 각 점의 크기가 d 차원 일 때 모든 점의 평균을 어떻게 계산합니까? 즉, 여기 내 질문은 포인트가 1보다 큰 차원 일 때 평균 연산을 수행하는 방법입니다. 예를 들어, 내 데이터 집합이 3 차원이라고 가정합니다. centroid가 [1,2,3] 인 클러스터가 있고 그 점이 [3,5,4], [4,6,2], [6,5,7],

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다음과 같은 혼합 변수 데이터에 대해 클러스터링하는 KMeans

누군가가이 문제를 해결할 수 있습니까? 저는 KMeans 클러스터링 개념을 배우고 있습니다. 변수가 연속적 일 때 클러스터하는 법을 안다. 그러나이 데이터 세트에는 성별 및 우편 번호와 같은 범주/이산 변수가 포함되어 있습니다. Sno Age Gender Zip Salary 1 26 0 9822 100 2 38 1 9822 700 3 19 1 9822

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목록을 비공개로 변환하는 방법?

나는, '명확한'는 목록 그래서,이 (5,36,5,36,0.434, 0.36, 0.392, 0.37) (1,28,1,28,0.457, 0.588, 0.66, 0.478, 0.358) (1,41,1,41,0.381, 0.289, 0.433) (5,37,5,37,0.525) 같은 출력이 지금이 (5,36,5,36,List(0.434, 0.36, 0.3

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파이썬 2.7에서 scikit-learn 밖에서 K-means ++ 구현이 있습니까?

나는 scikit-learn과는 아무런 관련이 없다.하지만 아나콘다를 설치해야만했다. 약간은 눈에 띄지 않는다.

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KMeans 클러스터링은

나는 다음과 같은 2 열이있는 팬더 dataframe 있습니다. 내가 데이터 세트 = df2.values 내가 인쇄 (dataset.dtype)을 인쇄를 사용하여 NumPy와로 변환 할 때, 유형은 객체입니다. 나는 방금 클러스터링을 시작했다. 내가 읽은 것에서, 그 객체는 Kmeans 클러스터링에 적합한 유형이 아니라는 것을 이해한다. 도움이 필요하

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K-means 여러 매개 변수가있는 알고리즘

지도에 점 집합이 있습니다. 클러스터를 만들려고합니다. 거리와 함께 각 클러스터의 최대 비용 (다른 매개 변수로)을 고려하고 있습니다. 다음 코드 스 니펫을 찾아보십시오. private void assignCluster(List<Cluster> finalClusters, List<Node> clusterNodes, int maxCostLimit) {

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클러스터 된 개체의 이름보기

데이터 도시 샘플을 가지고 있으며 일부 매개 변수에 대해 클러스터링 중입니다. 하지만 시각적으로 표현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 먼저 clusplot을 사용했지만, 왜 2 개의 구성 요소와 -1에서 1 사이의 데이터를 사용하여 플로팅하는 경우에도 -4에서 4까지의 범위를 가지기 때문에 스케일이 왜 변하는 지 이해할 수 없습니다. 2에서 2까지, 1 예

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내 k-Means 클러스터링 알고리즘을 수정하여 최대 8 자까지 크기를 늘리는 방법은 무엇입니까?

2 차원에 대한 k 평균 알고리즘을 만들었습니다. 8 차원으로 수정하고 싶습니다. 즉, 데이터 포인트가 8 차원 값을 가져올 수 있고 마지막으로 8 차원 중심 값을 반환 할 수 있습니다. 코드는 다음입니다 : import random import math # Input varibles #k = 3 #Threshold = 1 DATA = [[2,

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OpenCV에서 KMEANS_USE_INITIAL_LABELS에 대한 좌표를 설정하는 방법은 무엇입니까?

클러스터링을 위해 OpenCV 알고리즘 kmeans를 사용하고 있습니다. 첫 번째 라운드에서 k1과 k2 위치를 선택하고 싶습니다. 무작위로 설정하지 않기를 바랍니다. kmeans(points, K, labels, TermCriteria, attempts, KMEANS_USE_INITIAL_LABELS, centers) 을 그러나 당신은 어떻게 KMEA