我刚接触橙色，我很难用k均值生成集群的散点图。这是我所拥有的集群的照片。 ? 到目前为止，我的过程是上传数据集，通过归一化、PCA、k-means进行预处理，以聚类的数量作为最高轮廓得分，然后进行散点图并按聚类着色。为什么我的集群会重叠？此外，为什么每个轮廓得分都有较低的数字(在~0.19处有几个，而不是一个真正占主导地位的集群)？
浏览 35提问于2021-09-25得票数 0
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我的数据有30,000行和140列，我正在尝试对数据进行聚类。我正在进行pca，然后使用大约12台pc进行聚类分析。我随机抽取了3000个观测数据，然后运行了44分钟，同时运行pca和层次结构聚类。一位同事在SPSS上也做了同样的工作，而且花费的时间也大大减少了？知道为什么吗？
下面是我的代码的一个简化版本，它工作得很好，但是对于任何超过2000次的观测结果都很慢。我包括了USArrest数据集，它
浏览 4提问于2019-10-31得票数 0
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我想知道k均值聚类算法是否能做分类？假设我有很多数据，我使用k-均值聚类，然后得到2簇A，B，质心的计算方法是欧氏距离。B组在右侧。所以如果我有一个新的数据。我该怎么办？
再次运行k-均值聚类
浏览 5提问于2014-03-10得票数 22
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比k均值聚类更精确的方法
、、、
在径向基函数网络(RBF网络)中，选择了隐层中的所有原型( RBF函数的中心向量)。此步骤可以通过以下几种方式执行：
智能选择原型的方法之一是在训练集上进行k均值聚类，并使用聚类中心作为原型。我们只知道k均值聚<em
浏览 7提问于2014-03-06得票数 1
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我正在研究一个基于聚类的模型，我读过关于分层聚类和K-均值聚类的文章。
在什么条件下我应该选择聚类而不是K-均值聚类？
浏览 0提问于2021-03-26得票数 2
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我的数据集是由105个国家(行)的14年(列)相同指数的测量结果组成的。我想根据这些国家随时间变化的指数趋势对其进行聚类。我正在尝试使用DTW距离矩阵(dtw包)的层次聚类(hclust)和K Medoids (pam)。
我还尝试了K均值，使用DTW距离矩阵作为函数kmeans的第一个参数。该算法有效，但我不
浏览 7提问于2020-03-03得票数 0
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现有的算法使用K-均值来执行聚类，而我选择使用K-均值++进行同样的聚类。
选择K-均值++是因为与K-均值相比，K均值聚类结果更快、更准确.现在，在最后，我必须比较新算法和现有算法的复杂性，我发现我无法理解K-意思是++
浏览 2提问于2017-03-28得票数 3
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我已经对从.csv导入的数据进行了k均值聚类。是否存在将群集结果导出回.csv文件的方法？在k-均值聚类完成后，变量的类不是数据帧，而是k-均值。
浏览 3提问于2015-04-02得票数 1
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我有一个单词/短语的列表(大约一百万)，我想把它们聚在一起。(a_list)使用字符串距离(假设jaro度量)，我计算单词列表之间的所有距离，该列表将创建一个矩阵5x5，对角线为5x5，因为它计算自身之间的距离。map(lambda phrase:ComputeStringDistance(phrase,a_list_rdd_broadcasted.value))并使用K均值进行聚</e
浏览 3提问于2016-02-22得票数 0
我正在试着测试我的非监督K-均值聚类是否能够正确地聚集我的数据。我有一个无监督的K均值聚类模型输出(如下面的第一张照片所示)，然后使用实际的分类对数据进行聚类。下面的照片是实际分类。我试图用Python测试我的K-均值分类(上面)与实际分类相比有多好。📷
对于我
浏览 0提问于2017-03-09得票数 7
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我目前正在尝试使用聚类分析作为我的一个项目的时间序列聚合工具。数据集是高维的(386-d)，因此无法直观地评估聚类有效性.我使用三种不同的聚类算法(k-均值++，k-medoids PAM，模糊c-均值)来寻找具有代表性的周期。(基本过程:运行多个k的聚类，并按k</
浏览 0提问于2019-05-28得票数 1
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我使用带随机初始化的k均值聚类来进行聚类识别.算法可以很好地处理好数据。但是如果我处理的数据有很多噪声，那么我的k均值算法就失去了它的鲁棒性，并为同一数据集上的每次运行提供了不同的解决方案。因此，我决定改进我的k-均值聚类，以最小化Ward
浏览 4提问于2014-05-26得票数 0
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我用数字和分类变量对数据进行聚类。为了处理集群模型的分类变量，我创建了虚拟变量。然而，我觉得这会对这些虚拟变量产生更高的重要性，因为多个虚拟变量代表一个范畴变量。现在，我的机场变量似乎是温度变量的4倍，集群主要是基于机场变量。
我的问题是，我希望所有变量都具有同样的重要性。有办法这样做吗？我想用一种不同的方式来缩放变量，但我不知道如何对它们进行缩放，以使它们具有同样的重要性。
浏览 0提问于2019-04-16得票数 6
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我得弄到k均值聚类的方法。目前，我正在使用ApacheCommons数学库，它实现了k均值加聚类算法。有谁知道，如果有一种简单的方法可以在使用这个库进行聚类之后获得该方法，或者让我自己实现它？
浏览 2提问于2014-04-10得票数 0
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我想使用k-均值聚类算法对一个连通的无向图(不是一个完整的图)进行聚类。我只看到k-均值在一个完整的图中被使用，但是我不确定是否有另一种方法可以将它应用到一个非完全图中。提前谢谢！
浏览 7提问于2017-07-25得票数 1
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我需要在OpenCV中使用聚集层次聚类。当我搜索文档时，我发现了以下函数。但它使用了等级k-方法。K-均值是一种不同的技术。在理论上，我们研究了这两种不同的聚类技术。分层k-的意思与层次聚类有何不同？
我需要在图像中聚集一些特定的空间位置。结果用于某些对象的识别。
浏览 1提问于2015-02-23得票数 3
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如何在K-均值++聚类中找到适合度，以便显示输入与每个集群对齐的百分比。例如，输入A在第1组中为0.4，在第2组中为0.6。
浏览 3提问于2017-09-13得票数 0
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我的目标是能够通过模型处理产品照片，并让它在白色背景下返回与产品相同的照片。产品照片将有不同的大小和产品类型。
我想提供有背景和没有背景的产品的模型照片。在未来，我也将扩展数据集与部分删除的背景。
浏览 2提问于2016-06-23得票数 0
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