k-means

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k는 클러스터링 한계를 의미합니까?

나는 데이터를 분석하기 위해 클러스터링을하고 있습니다. 지금까지 완벽하게 작동합니다. library(Ckmeans.1d.dp) file=read.csv(file.choose(),header=T) attach(file) sortfile=file[order(normalized),] results=Ckmeans.1d.dp(normalized,3) plo

r k-means 2017-05-16

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RDD [행] .map 내의 getInt가 "error : value getInt가 Any의 멤버가 아닙니다."라고하는 이유는 무엇입니까?

저는 Scala-Spark에서 새로 왔지만 이걸 가지고 최종 프로젝트 학사를 발전시켜야합니다. 데이터에서 K- 평균 알고리즘을 만들려고합니다. 데이터는 kaggle 출신입니다 : https://www.kaggle.com/murderaccountability/homicide-reports 나는 데이터를 가지고 파일을 읽었습니다. 다음과 같은 사례 클래스를 만

scala apache-spark k-means 2017-05-17

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k_means를 사용하지 않고 파이썬에서 텍스트 클러스터링

sklearn의 k_means는 텍스트 간의 "거리"또는 "유사성"에 대한 좋은 측정법이 아닌 유클리드 거리만을 사용하기 때문에 파이썬에서 사용할 수있는 대안이 있습니까? 텍스트 클러스터링 '?

python scikit-learn nlp k-means 2017-05-18

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PAM에서 "K"의 올바른 값을 선택하십시오.

데이터 매트릭스를 클러스터링하기 위해 PAM을 실행하고 싶습니다. 하지만 지금은 올바른 방법으로 "K"값을 선택하는 방법을 이해하지 못했습니다. 최대 클러스터 수입니다. 마지막으로 ClusGap 이전에 PAM을 수행해야한다는 것이 맞습니까? 감사합니다. 이 휴리스틱와

cluster-analysis k-means pam 2017-05-21

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무릎이나 팔꿈치는 클러스터 수를 정의하는 음모로 고려해야합니까?

나는 팔꿈치 방법을 사용하여 실루엣과 데이터에서 k m 클러스터의 최적 수를 찾으려고합니다. 이제는 대부분의 패키지에서 PAM, Kmeans, clara와 함께 3 점을 얻었습니다. wss (유사성 점수 내에서) 또는 실루엣을 고려하면. Hubert 분석을 통해 나는 이상적으로 2 개의 클러스터를 얻고 있습니다. 단지 이상한 일들이 내게 약간의 혼란을 줄

r cluster-analysis k-means 2017-05-23

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Tensorflow의 피드 데이터

내 데이터와 함께 Kmean을 사용하려고하지만 그래프에 데이터를 입력하는 데 문제가 있습니다. tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder' with dtype float 가 그것을 해결하기 위

tensorflow k-means 2017-05-24

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스파크 K-수단은 정상화

으로 원래 클러스터 센터/무게 중심을 얻을 나는 결과를 다시 작성하는 K-수단 모델 val kmeans = new KMeans().setK(k).setSeed(1L) val model = kmeans.fit(train_dataset) 다음 추출 클러스터 센터 (무게 중심) var clusterCenters:Seq[(Double,Double,Double

scala apache-spark cluster-analysis normalization k-means 2017-09-05

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방법 좌표의 2 차원 배열이되어 clus3, 파이썬리스트 소자로서 2 차원 어레이의

clus = np.asarray(clus) cens[0] = np.mean(clus, axis=0, dtype=np.float32) # clus1, clus2 의미를 추가한다. numpy.mean을 호출하고 축을 0으로 설정하여 x 축과 y 축의 평균을 계산할 수 있다고 생각합니다. 그런 다음 me [x, y]를 반환합니다. (https://docs.

python arrays numpy multidimensional-array k-means 2017-09-08

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PCA에서 클러스터 가져 오기 r

두 개의 큰 클러스터를 보여주는 PCA가 있는데 각 샘플이 각 클러스터에 있는지 파악하는 방법을 모르겠습니다. 도움이된다면, 필자는 PCA 생성 prcomp를 사용하여 : pca1 <- autoplot(prcomp(df), label = TRUE, label.size = 2) 내 접근 방식은 클러스터를 얻기 위해 두 그룹으로 kmeans를 사용하여 PC

r k-means pca 2017-09-11

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Python에서 Kmeans ++ 클러스터링의 적합도를 찾는 방법

K-means ++ 클러스터링의 적합도를 찾는 방법으로 입력이 각 클러스터에 얼마나 많은 비율로 정렬되는지 보여줍니다. 예를 들어, 입력 A는 0.4의 경우 클러스터 1이고 0.6의 경우 클러스터 2입니다.

machine-learning cluster-analysis k-means 2017-09-13

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