k-means 相关问题

在tensroflow中阅读scikit-learn的实现：http：//learningtensorflow.com/lesson6/和scikit-learn：http：//scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html我是...

python scikit-learn tensorflow k-means

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如何使用matplotlib绘制由KMeans生成的集群？

我使用KMeans进行聚类，如下所示，但我不知道在散点图中绘制我的聚类。或者喜欢这个情节我的代码是：来自sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer ...

python-3.x matplotlib cluster-analysis k-means

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K均值聚类R树增强

我正在使用R-Tree boost。我在r-tree boost中增加了十万点。现在我想像这个链接一样对我的点进行聚类和分组。似乎我应该从点计算k均值。怎么样 ...

c++ boost k-means boost-geometry r-tree

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R中的聚类分析：K-means中的弯头方法

我正在使用R包fviz_nbclust将elbow方法实现到我的数据集。该方法将通过从1 ... k变化K来计算每个簇的总和平方内的总和。例如......

r cluster-analysis k-means

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为什么K-means聚类的分类准确性随着训练数据的增加而降低？

我想对视频中的动作进行分类。为此，将K均值聚类应用于光流点以生成码本。当k = 200时，精度最初为85％。加入培训后......

python scikit-learn cluster-analysis k-means

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计算数据点集群的标准偏差

所以，我有一个数据点列表，其中所有数据点都属于一个集群（每个项目是一个numpy数组，有3个功能（重新点一个点））。我计算它们的质心（点的平均值）。我想要 ...

python-3.x k-means standard-deviation

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将GPS数据聚类为“k”组

我有一个GPS（经度和纬度对）数据列表（~3000），我想根据它们的距离（测地线和/或欧几里德）将它们分成“k”组。最好的方法是什么？

classification cluster-analysis k-means hierarchical-clustering dbscan

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根据最小距离将点分配给组

我试图根据欧几里德距离将分数分配到分组中。例如，在下面的数据中，有三个点代表三个不同的组（一，二，三，非绿...

r ggplot2 distance k-means

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生成具有最大距离的随机集群中心

我有一个序列数据（每次一个实例）聚集成两个类。我想使用顺序版本的K-means（顺序K-means）来完成这项任务。随机指定......

cluster-analysis k-means

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无监督学习

我正在研究最后一年的项目，该项目必须使用无监督学习（KMeans算法）进行编码。它是从各种游戏中预测关于其认知技能水平的合适游戏。 ...

machine-learning dataset k-means unsupervised-learning

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matlab中的k-means算法给出了错误的答案？

我有以下疑问：我正在使用Matlab的k-means函数，我只想使用vanilla Lloyd的算法，以及我想要的一组初始化点。我使用以下代码，...

matlab cluster-analysis k-means

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如何在Spark中选择kMean集群作为新的Dataframe

我有一个包含几百万个条目的数据框，我使用了k-Means聚类，发现一个特定的集群与其他集群有着截然不同的中心。这很有趣。我怎样才能选择......

apache-spark cluster-analysis k-means apache-spark-mllib

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如何在Python中绘制具有多个维度的大型数据集？

我正在尝试从K Means方法绘制聚类，而数据集包含一百万个具有60个维度的记录。为了获得95％的差异，我通过PCA将维数降低到35个组件......

python matplotlib cluster-analysis k-means pca

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K-Means距离测量 - 大数据和混合尺度

我有一个关于k-means聚类的问题。我们有一个包含120,000个观测值的数据集，需要用R计算k均值聚类解。问题是k-means通常使用欧几里德...

r cluster-analysis distance k-means similarity

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