SPSS에서 사용되는 K- 평균 클러스터링 방법을 시도하고 복제하기 위해 R에서 사용할 수있는 최상의 기능/패키지는 무엇입니까? 다음은 SPSS에서 사용할 구문의 예입니다. QUICK CLUSTER VAR1 TO VAR10
/MISSING=LISTWISE
/CRITERIA=CLUSTER(5) MXITER(50) CONVERGE(.
나는 두 개의 클러스터가 matlab에있는 kmeans 알고리즘을 사용하여 두 개의 클러스터로 나눌 수있는 큰 데이터 세트를 가지고 있습니다. 내 문제는이 두 클러스터가 데이터 세트에있는 데이터를 포함해야한다는 것입니다. MATLAB에서 그렇게 할 수 있습니까? For eg:
1 2 3
4 5 6
6 3 5
1 1 2
.... 내가이 형식으로 취
내가 K-수단에 대해 뭔가를 배우려고 노력하고있어 오늘. 나는 알고리즘을 이해하고 그것이 어떻게 작동 하는지를 안다. 이제 오른쪽 k를 찾고 있어요 ... 팔꿈치 기준을 올바른 k를 탐지하는 방법으로 찾았지만 scikit과 함께 사용하는 방법을 이해하지 못합니다! scikit에서 내가 n_clusters = 1이 여러 번 수행해야 이런 식으로 그래서 kme
java에서 'k-means'를 사용하여 데이터 세트를 클러스터링했는데 아래는 클러스터링 알고리즘의 결과입니다. List<Cluster<T>> finalClusters = doClustering();
public <T> Cluster(){
public T centroid;
public List<T> classifiedPoints
k- 평균 클러스터링을 수행 할 때 weka를 사용했습니다. 작은 세트를 시도했을 때클러스터 내 합계 제곱 오류 (WCSS) 값이 내가 생각한 값이 아니 었습니다. 내가 클러스터 센터, 의 WCSS이 모든 요소의 제곱 거리의 합이라고 생각하지만 가치를 잘 작성하지 않았다 : 예를 들어 : 데이터 세트였다 3.0, 2.0, 3.0, 0.0, 0.0, 2.0,
k를 구현하려고하는데 클러스터링을 의미합니다. 저는 좌표 (x, y)로 점 집합을 가지고 있으며 거리를 찾기 위해 유클리드 거리를 사용하고 있습니다. I는 매트릭스에서 모든 지점 간의 거리를 계산 한 DIST [I] [J] - 포인트 사이의 거리 I 및 제가 선택 J A [1] [3] (3)로서 1 편으로부터 먼. 3에서 가장 멀리 검색 할 때 [3] [j
내가 두싯 새로운 그리고 난이 코드가 있습니다 public class mahout {
public static final double[][] points = { {1, 1}, {2, 1}, {1, 2},{2, 2}, {3, 3}, {8, 8}, {9, 8}, {8, 9}, {9, 9}};
public static List<Vector> getPoin
나는 가변 크기의 기능을 클러스터링하기 위해 opencv에서 BOW를 사용하고 있습니다. 그러나 한 가지는 OpenCV의의 문서에서 분명하지 않다 또한 나는이 질문에 대한 이유를 찾을 수 없습니다입니다 : 가정을 : 사전 크기 = 100 나는 특징을 계산하기 위해 서핑을 사용하여 각 이미지는 128 x 34, 128 x 63 등 가변 크기 설명자를 갖습니다
나는 k-means wiki page을 통과했다. 알고리즘을 바탕으로, 나는 복잡 O(n*k*i) 생각 (n = 총 요소, 클러스터 반복 k = 수) 그래서 누군가가 나에게 위키 백과에서이 문을 설명 할 수있는 방법이 NP이 어렵다? 는 k 및 d (치수)에 고정되는 경우, 문제가 정확히 n 엔티티의 수는 클러스터 될 시간 O(ndk+1 log n)에서 해
감독 된 분류 문제에 대해 임의의 포리스트로 작업하고 있으며 k-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 각 노드에서 데이터를 분리합니다. 알고리즘의 시간 복잡도를 계산하려고합니다. (; K & middot의, I 및의 middot; D N & middot의) n이 수는 이해 것에서 K-수단 시간 복잡도 O이고 포인트 K는 클러스터의 수, I는 반복 횟수이