k-means

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K는 클러스터링을 의미합니다

K-means 클러스터링을 사용하는 동안 독립 변수의 상위 5 개 하위 값을 제거했습니다. 그 이유는 소수 데이터 포인트를 잃어 버리기 때문입니다. 이제 K-means 클러스터링을 사용한 후 각 데이터 포인트에 대한 클러스터를 얻습니다. Outlier로 인해 이전에 제거 된 데이터 포인트에 대한 클러스터를 얻는 방법

k-means outliers 2017-05-02

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K에 대한 데이터 입력은 Scipy, Python으로 클러스터링한다는 것을 의미합니까?

나는 두 가지 속성을 가진 점 데이터 집합을하고 난 속성 값을 기반으로 이러한 점을 클러스터 싶습니다. K는 클러스터링을 의미하지만, Scipy의 구현을 사용할 때 입력 데이터가 어떻게 나타나야하는지 확신 할 수 없습니다. FID를 속성 1, 속성 2, X-COORD, Y-COORD 또는 막 특성 값의 배열 예를 들면 는 I가 함유 NumPy와 각 행으로

python-2.7 numpy scipy k-means 2017-04-03

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jaccard_similarity_score raise ValueError : 연속 다중 출력이 지원되지 않습니다.

JacMark 인덱스 (sklearn.metrics import jaccard_similarity_score)를 사용하여 KMeans를 사용하여 산출 된 클러스터 간의 유사성을 계산하고 싶습니다. 이들은 특정 값을 포함하는 행렬 일 수 있습니다 : at [i, j]는 클러스터 i와 j 사이의 유사성이어야합니다. 내 지금은 코드 : from sklearn i

python scikit-learn cluster-analysis k-means 2017-04-03

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내가 rapidminer에서 k-means를 사용할 수 있습니까?

8000 이미지의 태그를 포함하는 8000 개의 텍스트 파일을 클러스터하기 위해 rapidminer에서 k-means를 사용할 수 있습니까? 가능하면 K와 맥스 런을 선택해야합니다.

k-means rapidminer 2017-04-05

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어떻게 문자열의 버킷을 클러스터링 할 수 있습니까?

여러 버킷이 있습니다. 각 버킷에는 많은 태그 (문자열)가 있습니다. 유사성 또는 중첩에 따라 버킷을 함께 클러스터링하는 방법은 무엇입니까? 예. 버킷 A : '타조', '참새', '벌새', '얼룩말', '블루 제이' 버킷 B : '바나나', '수박', '포도', '당근' 버킷 C : '셀러리', '상추', '시금치', '바나나', '당근' 버킷 D : '

cluster-analysis k-means data-analysis hierarchical-clustering 2017-04-06

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미니 배치 kmeans의 메모리 사용을 줄이는 방법이 있습니까?

저는 500 개의 치수가있는 640 만 개의 샘플 인 데이터 세트로 작업 중이며이를 200 개의 클러스터로 그룹화하려고합니다. 90GB의 RAM으로 제한되며 sklearn.cluster에서 MiniBatchKmeans를 실행하려고하면 OS가 너무 많은 메모리를 사용하여 프로세스를 중지시킵니다. data = np.loadtxt('temp/data.csv',

python scikit-learn k-means bigdata 2017-04-11

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k-에 대한 거리 행렬 전달은 sklearn의 클러스터링을 의미합니다

sklearn kmeans documentation에 따르면 k-means에는 shape = (n_samples, n_features) 행렬이 필요합니다. 그러나 shape = (n_samples, n_samples)의 거리 매트릭스를 제공했는데, 각 인덱스는 두 문자열 사이의 거리를 유지합니다. 시계열은 SAX 표현을 사용하여 문자열로 변환되었습니다. 거

python algorithm cluster-analysis k-means 2017-04-20

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Scikit-learn k-means 클러스터에서 문서를 예측하는 동안 ValueError

scikit-learn을 사용하여 훈련 된 k-means 모델에서 여러 테스트 문서의 클러스터를 예측하려고합니다. vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english') X = vectorizer.fit_transform(train_documents) k = 10 model = KMeans(n_clusters=k,

python scikit-learn cluster-analysis k-means pca 2017-04-22

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k-는 rapidminer에 의한 클러스터링을 의미합니다

저는 8000 개 이상의 파일에서 k-means 연산자를 실행하고 출력을 Excel 시트로 인쇄하기 위해 rapidminer를 사용하고 있습니다. 클러스터링 결과를 검사 할 때 일부 클러스터가 비어 있고 파일이 없으므로 정확하고 정상입니까? 저는 k = 90의 값과 최대 실행 = 1000을줍니다.

cluster-computing k-means 2017-04-25

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k의 밑에 군집하는 것은 centroid를 의미합니다

나는 1500 명의 환자의 폐 이미지가 있습니다. 그리고 나는 그들에게 kmean을 적용하여 내 문제를 해결하려고합니다. 내 문제는, 한 환자 (230 개의 이미지를 가짐)에 k 평균을 적용한 다음이 환자의 중심을 저장하고 싶습니다.이 중심에 기반하여 다른 환자에게 kmeans를 적용하고 싶습니다. 이것은 MATLAB 코드입니다. [idx,C] = kmea

matlab cluster-analysis k-means 2017-04-27

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