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1
回答
具有
相同
颜色
(
特征
)
的
R
聚
类
节点
r
、
igraph
, directed = T) plot(net, vertex.size=30, edge.arrow.size = 0) 这是我得到
的
:我想要
的
是将
相同
颜色
的
节点
群集在一起,类似于下图所示。我该怎么做呢? ?
浏览 41
提问于2020-07-29
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何保持集群映射索引顺序与我
的
DataFrame索引顺序
相同
python
、
dataframe
、
plot
、
heatmap
我正在尝试使用python Sea born包绘制集群图但图像似乎不是这样
的
data‘’character‘= 'A','B','B','C','C’如果
聚
类
图
的
顺序与我
的
数据帧
的
顺序<e
浏览 2
提问于2018-03-06
得票数 0
4
回答
自组织映射(SOM)不能有效地在
颜色
空间中
聚
类
图像?
neural-network
、
color-space
、
knn
、
self-organizing-maps
我试图在ai-junkie网站上重现实验,在一个更大
的
颜色
数据集上使用自组织映射将不同
的
颜色
聚
类
/分组在一起。我使用了大约400张不同纯色
的
图像,因为它们是纯色,所以任何
颜色
空间(例如,RGB)中
的
颜色
值对于特定图像中
的
所有点都是
相同
的
。因此,在使用SOM进行
聚
类
之前,我使用
的
特征
只
浏览 1
提问于2011-07-07
得票数 1
3
回答
聚
类
:可变数据维度
的
训练数据集
cluster-analysis
、
dimensionality-reduction
我有一个包含n个数据
的
数据集,其中每个数据都由一组提取
的
特征
表示。通常,
聚
类
算法要求所有输入数据
具有
相同
的
维数(
相同
的
特征
数),即输入数据X是n个数据点
的
n*d矩阵,每个数据点
具有
d个
特征
。在我
的
例子中,我之前从我
的
数据中提取了一些
特征
,但每个数据提取
的
特征
浏览 7
提问于2011-12-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
K表示交叉验证
k-means
、
cross-validation
我得到了一份美国县
的
列表,其中包含贫困、人口等数据,并使用k均值算法进行了
聚
类
。我对
聚
类
进行了交叉验证,如下所示:我将县分为一个训练集和一个坚持集。我在
聚
类
过程中去掉了贫困
特征
,然后对于坚持集中
的
每个县,我找到了最近
的
聚
类
,然后从最近
聚
类
的
平均贫困中减去了该县
的
贫困。最后,我将上面的差值平方,对坚持集合中<em
浏览 0
提问于2012-12-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
基于
节点
属性NetworkX将图划分为子图
python
、
networkx
、
subgraph
我用Networkx来计算一个图
的
一些度量,比如直径,
聚
类
系数等等。它是直接对图
的
整体进行计算
的
。我感兴趣
的
是在
具有
相同
属性(比如
颜色
)
的
节点
之间找到这些度量。我在想,如果我能把图划分成不同
的
子图,其中每个子图中
的
节点
都是
相同
颜色
的
,那么我就可以完成这个子图中
的
直径测量。所以
浏览 0
提问于2015-02-22
得票数 3
回答已采纳
1
回答
聚
类
时间序列
R
r
、
cluster-analysis
我有一个20x20
的
数据帧!每行包含一个时间序列。我已经使用常规
的
kmeans方法来对显示出类似模式
的
行进行分组,然而,似乎在时间序列上使用了其他
的
聚
类
方法。关于如何对下面的时间序列进行
聚
类
,你有什么想法吗?
浏览 1
提问于2019-04-04
得票数 0
3
回答
散点图按
颜色
matplotlib python分隔
聚
类
python
、
matplotlib
、
cluster-analysis
、
k-means
、
scatter-plot
我正在研究一种
聚
类
算法,需要将属于同一
聚
类
的
散点图中
的
所有点标记为
相同
的
颜色
。我有一个列表,它为每个点指示该点属于哪个集群,并用整数0...k标记,其中k是集群
的
数量。我想知道如何将这个列表映射到
颜色
(最好是与
聚
类
算法中预先知道
的
聚
类
数量一样多
的
颜色
)。我正在使用python
浏览 0
提问于2013-11-08
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何在Python中可视化多维集群?
python
、
pandas
、
cluster-analysis
、
k-means
我正尝试在Python语言中测试3种
聚
类
算法(K-means,SpectralClustering,Mean Shift)。我有一个包含26列和数千行
的
数据集,我需要一些帮助来处理高维数据集(子集如下所示)。1 4 8 2 9 0 0 6 78 0 32 4 15 3 ... 0 2 4 0 2 1 2 1 0 0 我必须对
具有
非常高维度
的
数据进行
聚
类
附注:经过一些搜索后,我意识到可以应用
浏览 47
提问于2021-02-12
得票数 2
1
回答
用于
特征
聚
类
的
视觉单词模型包
opencv
、
histogram
、
sift
、
feature-extraction
我正在使用视觉单词包来对图像
的
特征
进行
聚
类
。到目前为止,我遇到
的
所有工作都使用BOW对使用SIFT、SURF等计算
的
特征
进行
聚
类
。可能我遗漏了这一点,但是否可以将
颜色
直方图
特征
表示为BOW,也可以将面向边缘
的
直方图
特征
表示为BOW。 我正在做图像分类器,我想在Opencv中使用带有RGB
颜色
直方图
的
SIFT作为
特征</e
浏览 1
提问于2013-12-10
得票数 1
1
回答
在
R
中对照片进行
聚
类
?
image
、
r
、
image-processing
我这里有一个一般性
的
R
问题:请提供一些关于这个主题
的
想法。
浏览 0
提问于2010-08-02
得票数 8
回答已采纳
3
回答
如何开发
聚
类
模型,在多维数据中,集群沿着维度子集发生?
python
、
clustering
、
feature-selection
、
k-means
我一直在探索多维数据
的
聚
类
算法(K-均值、K-Medoid、Ward聚集、高斯混合建模、BIRCH、DBSCAN、光学、公共最近邻
聚
类
)。我相信,我
的
数据中
的
集群发生在特性
的
不同子集中,而不是发生在所有特性之间,而且我相信这会影响
聚
类
算法
的
性能。维度间
的
虽然我不打算让第一维度形成维度2或3
的
星团,但似乎在维度之间出现了星
浏览 0
提问于2022-05-09
得票数 1
回答已采纳
2
回答
解释
聚
类
度量
scikit-learn
、
cluster-analysis
、
k-means
我在Scikit中用k均值进行
聚
类
,学习398个样本,306个特性。
特征
矩阵稀疏,簇数为4。为了改进
聚
类
,我尝试了两种方法: 方法sum_of_squares,Calinski_Harabasz,剪影1公里,31
浏览 4
提问于2016-08-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用一组长长
的
规则来规范公司名称
parsing
、
text-mining
、
data-cleaning
我们有一个很大
的
表(>30M行),其中包含公司名称和其他
特征
。Toys'rUs BigMall adress 161684314 8 Toys
R
从该表中,我们已经确定了大约300个公司组,它们
的
名称可以很容易地通过以下行进行标准化:andcontains name ("toys","us")or
浏览 3
提问于2014-12-12
得票数 0
1
回答
是否有处理数值属性
的
子空间
聚
类
方法?
machine-learning
、
statistics
、
artificial-intelligence
、
cluster-analysis
、
unsupervised-learning
我正在尝试对我
的
数据集(
具有
数字维度)应用一些
聚
类
方法。但我确信,对于不同
的
聚
类
,这些
特征
具有
不同
的
权重。我读到有一种称为软子空间
聚
类
的
方法,它试图同时识别集群和每个集群
的
特征
权重。然而,我发现
的
算法只适用于分类数据。 我正在尝试找出一些软子空间
聚
类
算法用于数值计算。您是否知
浏览 14
提问于2018-02-03
得票数 0
2
回答
计算图像段
的
特征
向量(超像素)
python
、
opencv
、
image-processing
、
classification
、
scikit-image
对于像对图像进行
聚
类
或分类这样
的
任务,我们通常将图像转换为数字
特征
向量。现在,我不需要计算整个图像
的
特征
向量,而是为图像
的
片段(不受限于矩形段)生成
特征
。现在,我想为每个片段生成
特征
(区域大小、位置、
颜色
、形状和纹理
特征
),如第5.3节所述 古尔德,斯蒂芬,等人。“
具有
相对位置优先
的
多
类
分割”国际计算机视觉杂志80.3 (2008):300-3
浏览 7
提问于2016-05-06
得票数 3
回答已采纳
2
回答
同时
聚
类
癌症基因表达数据?
cluster-analysis
我正在研究基因表达数据
聚
类
技术,我已经从网络上下载了35个数据集,我们有35个数据集,每个数据集代表一种癌症。每个数据集都有自己
的
功能。其中一些数据集在多个
特征
中共享,其中一些从
特征
的
角度来看并不共享任何内容。我认为我们可以同时对所有35个数据集进行
聚
类
操作。我
的
浏览 1
提问于2018-07-27
得票数 0
1
回答
Python散点图:
相同
的
颜色
不接触
python
、
data-visualization
、
cluster-analysis
、
graph-coloring
import load_iris _ = sns.scatterplot(x=k[:,0], y=k[:,1])假设我在这个数据集上运行了一个
聚
类
算法,它只有两个
特征
/维度x和y。
聚
类
算法为散点图中
的
每个点产生一个
聚
类
id。簇id在1..N中。我想给每个点不同
的
颜色
(根据它
的
id用
颜色
),但是,由于N很大
浏览 5
提问于2021-01-08
得票数 0
1
回答
Kmean
聚
类
在图像分割中
的
应用
image
、
k-means
下面的kmeans
聚
类
有什么不同吗?a)将图像转换为灰度,并对1D
特征
向量执行kmeansc)获取图像直方图并对分布执行kmeans 第一种解决方案肯定更快,但会有区别吗?也许某些像素
具有
不同
的
RGB,但
具有
相同
的
强度?
浏览 0
提问于2012-09-25
得票数 0
2
回答
opencv中
颜色
轮廓
的
比较
opencv
我有不同
的
图像,不同
的
颜色
分布在一个圆形。 如何比较不同图像之间
的
这些
颜色
轮廓? 编辑
的
我想我没有正确地解释这个问题。我在红色圆圈内有黄色
的
物体(或者更确切地说,是两个不同
颜色
的</em
浏览 0
提问于2014-05-19
得票数 1
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