k-means

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Spark 2.0 - 클러스터 센터와 연결된 클러스터 ID를 얻는 방법

클러스터 센터와 관련된 ID가 무엇인지 알고 싶습니다. model.transform(dataset)은 예측 된 클러스터 ID를 내 데이터 포인트에 할당하고 model.clusterCenters.foreach(println)은 이러한 클러스터 센터를 인쇄하지만 클러스터 센터를 ID와 연관시키는 방법을 알 수는 없습니다. println 메소드 순서는 ID를 기

scala apache-spark k-means 2017-11-10

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클러스터링 범주 고객 데이터 구매

지출, 주문 빈도, 주문 범위 및 각 범주에서 구매 한 비율 (약 20 개 정도)을 기반으로 고객 그룹을 클러스터링하려고합니다. 아마 간단한 대답 일 것이지만 나는 % 카테고리 구매 열을 표준화 (평균을 빼고 sd로 나눕니다)해야하는지 알 수 없습니다. 내가 표준화하지 않으면 분산의 약 90 %를 4-5 주 구성 요소 (SVD 사용)에서 설명 할 수 있지만

cluster-analysis k-means svd 2017-11-13

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k-means를 사용하여 도심을 추출하는 것은 파이썬에서 클러스터링을 의미합니까?

1D 배열에 1000 개의 요소가있는 모양 [1000,]이있는 일부 데이터가 있습니다. 이 데이터에 대해 k- 평균 클러스터링을 10의 클러스터로 적용했습니다. k-means를 적용한 후 각 클러스터에 대해 모양 [1000,] 및 도형 [10,]의 중심을 가진 클러스터 레이블 (id)을 얻었습니다. labels 배열은 0에서 9 사이의 값을 1000 개의

python arrays scikit-learn cluster-analysis k-means 2017-11-14

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Kmeans 기능 - AMAP 패키지 - 나는 알고리즘에서 무엇을 <em>n 다음</em> 변화를 이해하지 못하는

무엇의 약자인지 n 다음. 는 센터 = 8 인 경우, 그 함수는 그룹 8 클러스터 의미한다. 하지만, 무엇 nstart 변이? 이 설명서에 대한 설명은 다음과 같습니다 centers: Either the number of clusters or a set of initial cluster centers. If the first, a random set o

r data-mining k-means 2017-11-19

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K를위한 클러스터 센터 반복 파이썬에서

나는 4 개의 데이터 열을 가지고있다. 이 X의 경우 3 개의 클러스터 센터를 무작위로 선택하고 SSE가 가장 적은 클러스터를 찾아야합니다. 센터와 관성 (SSE)이 무작위 상태를 변화시키면서 동일하고, init = 무작위 매개 변수로 둘 다 같아지는 이유는 무엇입니까? Xvar=stud.iloc[:,1:5] #X1=np.random.randin

scikit-learn cluster-analysis k-means 2017-11-21

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시계열 분류에 올바른 매개 변수 선택

저는 연구에서 데이터 소스에 큰 어려움에 직면하고 있습니다. 기본적으로 나는 후 처리를 위해 등록 된 여섯 가지 유형의 이벤트가 있습니다. 이 이벤트는 프로세스에서 사용되는 일종의 이온 및 장치에서 이벤트가 발생하는 위치와 관련됩니다. 이미지 1은 각 유형의 짝수에 대한 평균 곡선을 보여줍니다. 이미지 1 내 목표는 내가 각각의 곡선으로부터 추출 된 네 개

time-series classification k-means lda self-organizing-maps 2017-11-24

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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.

python cluster-analysis data-mining k-means centroid 2017-11-26

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이 Python 함수에서 어떤 일이 일어나는지 이해하려고 시도합니다.

def closest_centroid(points, centroids): """returns an array containing the index to the nearest centroid for each point""" distances = np.sqrt(((points - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(a

python numpy k-means euclidean-distance 2017-11-29

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H2O CV 오류

내가 H2O의 실행하기 위해 노력하고있어 K는-의미는 다음과 같이 내 데이터에 대한 알고리즘은 R 3.3.3와 H2O 3.16.0.1을 사용하여 설정 한 K를-의미 h2o.kmeans(x=covars, training_frame=mydata.h2o, k=3, fold_column='Fold') 을하지만 그것은 오류가 발생합니다 : ERRR on fiel

r k-means h2o 2017-11-29

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어떻게 PHP를 사용하여 거리 매트릭스로부터 클러스터를 얻을 수 있습니까?

I는 다음과 같이, 2 차원 배열 등의 거리 행렬을 가지고 그래서, I는 도움 요소의 클러스터를 찾을 필요가있다. 나는 k-means와 같은 계층 적 클러스터 화를 사용하여 그것을 할 수 있습니다. 여기에 그러한 예가 있습니다. PHP K-Means 2 차원 배열을이 예제에 나열된 점 배열로 변환하려면 어떻게해야합니까? $points = [ [80,55]

php arrays matrix k-means hierarchical-clustering 2017-11-30

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