k-means

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apache spark MLlib을 사용하여 Mini Batch Kmeans를 구현하는 방법은 무엇입니까?

나는 spark를 사용하여 Kmeans를 구현했다. 그러나 데이터가 크고 기능 수가 매우 많기 때문에 Apache spark MLlib를 사용하여 미니 배치 kmeans를 구현하고 싶습니다. 그것을 구현하는 방법에 대한 예제 나 문서가 있습니까?

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Apache K는 일부 K에서 WSSSE가 증가 할 수 있습니까?

K가 K를 선택하는 데 도움이되는 "팔꿈치 그래프"에 요점이 있는지 확인하려고합니다. 그러나 K가 증가하면 WSSSE가 증가하는 경우가 있습니다. 저는 K가 증가함에 따라 WSSSE가 항상 감소한다는 가정하에있었습니다. 나는 이것을 Pyspark 코드와 함께 보여주는 그림을 첨부한다. 보장 enter image description here

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Kmeans에서 K를 추정하는 메트릭

엘보 및 BIC 방법을 사용하여 Kmeans에서 K의 수를 추정하려고합니다 .X는 데이터 포인트의 다차원 배열입니다 (100000 데이터 포인트 X 100 피처) 다음은 내가 사용하는 코드입니다 : 팔꿈치 : 나는 각각 다음 방법 중 하나를 사용하여 얻고 플롯 Ks = [40,50,60,70,80,90,100,110,120] ds = [] for K i

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Kmeans 클러스터링 Sklearn 파이썬의 N 차원 배열로

I 인스턴스에 대한 상이한 치수 여러 배열로 구성 파이썬 배열을 가지고 : KB=[[[1,2],[2,4],[2,4,5,3],[5,4,3,2,1]],[[1,2],[2,4],[2,4,5,3], [5,4,3,2,1]],........] 기본적으로, 그 어레이의 각 엔트리의 고정 된 수를 가지고 다른 차원 (첫 번째 항목은 2-D, 세 번째 항목은

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K 평균 클러스터링을 수행 한 후 각 클러스터에서 가장 대표적인/구별되는 기능을 찾는 방법은 무엇입니까?

K- 평균을 고차원 데이터 세트 (CDR 데이터)와 함께 사용하려고했습니다. 클러스터링 후, 내가 보여줄 수있는 에 가장 유익한 기능을 각 클러스터을 표현하고자하는 해당 클러스터의 고객의 특성 대표/독특한. 예를 들어 , 클러스터 1 [높은 : call_duration], [낮음 : NUMBER_OF_FRIENDS], [높은 : call_at_night]

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K는 조건이있는 것을 의미합니다.

두 개의 변수가있는 데이터에 K 평균 (또는 다른 간단한 클러스터링 알고리즘)을 적용하고 싶지만 클러스터가 조건을 존중하기를 원합니다. 클러스터 당 세 번째 변수의 합> some_value입니다. 그게 가능합니까?

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python scikit-learn을 사용하여 자율 학습 텍스트 분류 (클러스터링)를 수행하는 가장 좋은 알고리즘은 무엇입니까?

CountVectorizer + KMeans를 시도했지만 클러스터 수를 알지 못합니다. gap statistic 메소드를 사용할 때 KMeans에서 클러스터 수를 계산하는 데 많은 시간이 걸렸습니다. NMF는 미리 구성 요소의 수를 결정해야합니다.

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랩톱 및 클러스터에서 다른 결과가 발생했습니다.

나는 내 마음을 잃어 버리는 문제가 있습니다. 나는 mllib에서 Kmeans를 사용하는 응용 프로그램을 가지고 내 노트북을 출시하는 경우 나에게 결과를 제공하고 AWS에서 클러스터에 나에게 또 다른 완전히 다른을 제공합니다. 사실, 랩톱과 AWS 클러스터에서 여러 번 시작했지만 각 플랫폼의 결과는 비슷하지만 두 플랫폼 모두에서 비슷해야합니다. Repart

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Spark K-means, 자체 클러스터가있는 점

일부 교육 관측을 기반으로 k-means 모델을 만들어야하는 프로젝트를 진행 중입니다. 나는 380 개의 관측치를 가지고있다 (700 개의 피쳐로). Spark MlLib의 K-means 알고리즘을 사용하고 있습니다. 10보다 큰 k (클러스터 수)를 선택하면 일부 클러스터에서만 클러스터에 1 포인트가 할당됩니다 (예 : 25, 6 개 중 1 포인트 만 얻

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동일한 클러스터 크기 출력을 제공하는 k = 2에 대한 Kmeans 알고리즘

kmeans에서 k = 2 인 동등한 클러스터 크기 출력을 얻기 위해 수정 된 Lloyd의 알고리즘을 사용하고 있습니다. 위의 알고리즘은 경험적으로 나를 위해 잘 작동 이제 - Randomly choose 2 points as initialization for the 2 clusters (denoted as c1, c2) - Repeat below ste