我需要用Scala写一个对象变异的for-循环。在机器学习中,当聚类(将样本分配到最优分离组)时,为了确定一组中最优的组数,在不同的组号下运行聚类算法,计算每个组数的误差度量。最优群数是群数图与误差度量成一个弯头的位置。在Spark库中,KMeans对象用于集群,其中将组号作为参数传递。因此,我计算出绘制肘形图的误差度量如下:
var baseClusterer = new KMeans()
.setFeaturesCol("scaledFeatures")
.setPredictionCol("
我正在尝试在提供的数据集中使用k-means,只使用有关客户端的变量。问题是8个变量中有7个是分类的,所以我对它们使用了一个热编码器。
为了使用肘部方法选择理想数量的集群,我对2到22个集群运行了KMeans,并绘制了inertia_值。但它的形状一点也不像肘部,它看起来更像一条直线。
我做错了什么吗?
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import preprocessing
from s
我正在通过查看文档的结构来对文档进行聚类。
我在下面的代码中提取了BERT嵌入变量X中的结构。
我正在尝试的是:
for num_clusters in np.arange(2,200):
model = KMeans(n_clusters=num_clusters)
model.fit(X)
pred = model.predict(X)
centers = model.cluster_centers_
cluster_sum = 0
for i , c in enumerate(centers):
use = []
我有一个.csv格式的数据集,它看起来像-数据
x,y,z, label
2,1,3, A
5,3,1, B
6,2,2, C
9,5,3, B
2,3,4, A
4,1,4, A
我想将k均值聚类应用于上述数据集.正如我们在上面看到的,三维数据集(X)。在那之后,我想用图表中的一个特定的集群标签来可视化三维的集群。如果需要更多细节,请告知。
我已经使用了二维数据集,见下文-
kmeans_labels = cluster.KMeans(n_clusters=5).fit_predict(data)
绘制二维数据集的可视化图,
plt.scatter(standard_embedding[:,
我正在使用PySpark对数据集执行聚类。为了找到集群的数量,我对一系列值(2,20)执行了聚类,并为k的每个值找到了k(在集群内的平方和)值。在这里我发现了一些不寻常的东西。根据我的理解,当增加簇数时,wsse会单调地减少。但结果我却不这么说。我只显示前几个集群的wsse。
Results from spark
For k = 002 WSSE is 255318.793358
For k = 003 WSSE is 209788.479560
For k = 004 WSSE is 208498.351074
For k = 005 WSSE is 142573.272672
For k