分层聚类是一种聚类技术,可在多个层级生成聚类,从而生成聚类树。分层聚类为具有可视化潜力的分析师提供了优势。
我已经根据纬度和经度距离对数据集进行了聚类,并使用了cutree函数来确定每个唯一的纬度和经度所属的聚类。我的输出显示在这里。 ...
在此分层聚集群集代码中,我试图将每个群集的值放在单独的列中。我的数据集如下所示:19.9884 19.9884 19.3024 19.3024 18.3420 18 ....
我正在尝试标记scipy.cluster.hierarchy.dendrogram生成的树状图中的节点。我正在使用此处建议的增强树状图,试图替换集群间距离...
[我有一个数据库,我使用(agnes())进行了层次集群,并且运行良好(我按以下说明进行了工作:https://uc-r.github.io/hc_clustering。现在我想比较人造集群或...
我有一个点矩阵,我想手动聚类(不带函数)。 > X =矩阵(c(9,7,1,8,1,5,6,1,7,9,1,1,7,5,4),nrow = 2,ncol = 7,byrow = TRUE)>打印(X)...
我有一个简单的距离矩阵,例如:我尝试制作自己的距离矩阵:distances = matrix(c(0,6.32,11.3,1,10,5.66,4.24,6.32,0,6.32,6.08,6,2.83 ,...
我是python机器学习工具的新手,我编写了这种聚集式层次聚类的代码,但是我不知道是否有任何方法可以打印每个绘图聚类的数据。算法的输入为5 ...
我:(A)运行Seaborn文档中的示例,发现热图数据中的结构,但使用dcor库中的距离关联,而不是pandas.DataFrame.corr,其中...
[我在下面使用R中的Ward的最小方差在分层聚类中找到了聚类模式。我根据个人的特征是否使...决定了五个聚类数]]
对于分类或聚类,为什么要用训练数据的平均值/中位数替换测试数据中的缺失值?
[当我在网上阅读一些文章时,我知道它与“过度拟合”和“数据泄漏”的概念有关,但是我想深入了解它如何影响预测?
我正在使用分层文档集群,实际上我的工作流程几乎是这样:df = pandas.read_csv(file,delimiter ='\ t',index_col = 0)#文档项矩阵(非常稀疏)dist_matrix ...] >
我有一个带有行的文本文件,每行有几个单词,我想按行将它们聚类,而不是将每行分隔为一个单词。我写了一些代码,但是输出很奇怪。我的代码:import numpy ...
如何在使用modelr / tidyverse引导时使用tryCatch()?
此问题类似于使用tryCatch()来捕获引导程序循环,但是我无法使用tidyverse引导方法将建议应用于我的案例。我正在尝试获取...
在JMP软件中,当行数大于2000时,可以选择使用“快速Ward”方法。从文档[fast ward]:“应用一种计算Ward方法的算法...
因此,我在SciPy中使用fastcluster进行聚集聚类。我可以进行树状图获取聚类的树状图。我可以做fcluster(Z,sqrt(D.max()),'distance')得到一个很好的效果...
使用HCPC,FactoMineR的功能进行聚类,我们如何更改HCPC图的文本图例?确切地说,如何使用我们指定的文本向量更改“群集1”,“群集2”等(legend.txt ...
我想将自己的距离矩阵(行链接)传递给seaborn clustermap。已经有一些类似的文章,例如scipy.cluster.hierarchy.linkage()中的Use Distance Matrix?但它们都指向...
我正在尝试找出如何检索哪些群集是“父/子”群集的“子代/子代”。让我用下面的图来说明这一点。该图是具有...
我使用scipy.cluster.hierarchy.dendrogram,并使用以下生成的数据制作了树状图:a = np.random.multivariate_normal([10,0],[[3,1],[1,4]],大小= [100,])b = np.random ....