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1
回答
相似度
矩阵
的
聚
类
技术
cluster-analysis
、
hierarchical-clustering
、
clustering-key
我有128个受访者
的
二进制
数据,基于他们所选择
的
数码相机
的
功能。其中'
1
‘代表特征
的
选择,而'0’代表未选择
的
特征。我
在
列中有92个产品特性,在行中有响应者。我想根据他们选择
的
功能创建不同用户
组
的
集群。我在这些
二进制
数据上尝试了一些
聚
类
算法,比如模糊
聚
类
和层次
聚
类<
浏览 5
提问于2017-03-07
得票数 0
2
回答
如何在Matlab或R中进行重叠聚类分析?
matlab
、
cluster-analysis
、
k-means
、
fuzzy
、
hierarchical-clustering
我有一个大小为20x300
的
二进制
矩阵
。我想把这20个变量分成五个或六个
组
。到目前为止,我
在
matlab中使用了具有不同距离度量
的
kmeans和层次
聚
类
算法,但它们都给出了不重叠
的
聚
类
。我
在
我
的
数据中看到,一些变量应该位于多个
组
中
。有没有人知道是否有一种方法可以
在
matlab或R
中
处理重叠<e
浏览 2
提问于2012-02-01
得票数 0
1
回答
在
二进制
矩阵
中
聚
类
1
的
组
r
、
matrix
、
binary
我希望在所有的
1
s和0s周围创建簇。类似于Mindsweeper,我想在所有的
1
s周围基本上“画一个圆”,并在0s存在
的
地方创建一个边界。我尝试过使用hclust()并创建一个距离
矩阵
,但是我正在处理
的
实际表非常大,并且我遇到了运行时
的
问题。0,
1
,0,0,0,
1
,0,
浏览 11
提问于2019-06-26
得票数 7
1
回答
K表示
矩阵
上
的
聚
类
而不是数据。
algorithm
、
matlab
、
k-means
、
vlfeat
在
matlab
中
,我可以对数据
矩阵
进行
聚
类
,例如
矩阵
"da“
中
的
所有数据点将被划分为3个
聚
类
。但是,与数据点不同,我想对完整
的
矩阵
进行
聚
类
。我有数以百计
的
128*19
矩阵
,我想把这些
矩阵
分成五个<
浏览 3
提问于2014-01-05
得票数 1
回答已采纳
2
回答
R
中
的
簇
二进制
矩阵
r
、
matrix
我有一个两个变量之间
的
二进制
矩阵
。我想知道是否有一种方法可以对R
中
的
二进制
矩阵
进行
聚
类
。如果有,我应该使用哪种算法?
矩阵
如下所示person
1
1
0 0
1
person2 0
1
0
浏览 1
提问于2013-12-12
得票数 2
1
回答
共识
聚
类
:如何根据共识
矩阵
选择最终
的
聚
类
?
machine-learning
、
clustering
我一直
在
阅读这文章
中
关于协商一致
聚
类
和协商一致
矩阵
的
内容。我理解在对数据
的
某些部分进行重新采样和
聚
类
H次之后,如何建立共识
矩阵
。我了解到,协商一致
矩阵
用于确定簇(k)
的
最佳数量,并允许生成一个很好
的
热图。我不明白
的
是,这个协商一致
的
矩阵
是如何导致最终
的
聚
类
<
浏览 0
提问于2021-02-26
得票数 0
1
回答
使用“
组
内链接”进行
聚
类
r
、
spss
、
hierarchical-clustering
0.6
在
SPSS
中
,我必须告诉软件哪个变量是案例标识符(这里是‘id’),所以它在创建
矩阵
时会排除它。这必须是“欧几里德”、“最大”、“曼哈顿”、“堪培拉”、“
二进制
”或“明考斯基”之一。任何明确
的
子字符串都可以给出。0.3 0.2 0.6 7 6最后一个问题是,
在
R层次<
浏览 2
提问于2013-08-04
得票数 0
1
回答
基于先前
聚
类
的
集合预测新数据
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
cluster-analysis
我有一个很大
的
二进制
数据集需要
聚
类
。例如 [[0
1
1
0 ... 0
1
0
1
], ...[0 0
1
0 ...
1
0
1
1
]] 据我所知,最好
的
二进制
数据
聚
类</
浏览 15
提问于2019-05-04
得票数 0
4
回答
在
scikit-learn
中
,DBSCAN可以使用稀疏
矩阵
吗?
machine-learning
、
scikit-learn
、
cluster-analysis
、
data-mining
、
dbscan
在运行scikit
的
dbscan算法时,我得到了内存错误。我
的
数据大约是20000*10000,它是一个
二进制
矩阵
。无论如何,我找到了scikit
的
稀疏
矩阵
和特征提取。但我仍然不知道如何使用它。
在
DBSCAN<e
浏览 0
提问于2013-04-19
得票数 10
1
回答
K-表示每组
中
的
集群-图类比例。
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
cluster-analysis
我正在进行一个项目,利用未标记数据集
的
聚
类
结构来提高监督学习
聚
类
算法
的
性能。在对存储
在
矩阵
中
的
数据进行预处理之后,我使用k-方法对数据进行
聚
类
,如下所示:k = KMeans(n_clusters=40).fit(X) 我将所需
的
标签存储
在
y
中
。我全神贯注地
浏览 1
提问于2017-03-08
得票数 2
回答已采纳
3
回答
如何对一
组
N x M
二进制
矩阵
进行排序,以使最相似的
矩阵
成为双向链表
中
的
相邻
矩阵
?
c#
、
sorting
、
data-structures
、
matrix
、
binary
如何对一
组
N x M
二进制
矩阵
进行排序,以使最相似的
矩阵
成为双向链表
中
的
相邻
矩阵
?我有一
组
2d
的
二进制
矩阵
,我需要在某种数据结构中有效地对这组
矩阵
进行排序,以便彼此最相似的
矩阵
在数据结构
中
成为彼此
的
“邻居”。我不认为map结构是有效
的
,因为我有将近40,000个
矩阵
需要有效地查找。,它给出了相
浏览 0
提问于2012-12-18
得票数 4
3
回答
是否对hclust链接使用不同度量?
r
、
cluster-analysis
在
R
中
,您可以
在
聚
类
之前使用各种度量来构建距离
矩阵
,例如
二进制
距离、曼哈顿距离等。然而,当涉及到选择链接方法(完全、平均、单一等)时,这些链接都使用欧几里德距离。如果您依赖于差异度量来构建距离
矩阵
,则这似乎不是特别合适。谢谢!
浏览 3
提问于2012-08-30
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何建立共识
矩阵
?
matlab
、
cluster-analysis
我需要建立一个共识
矩阵
。假设我有一个
矩阵
A,如下所示。
1
2 2 2 3每一行代表一个
聚
类
方法,每个值表示一个特定
的
集群。例如,A(
1
,
1
)意味着通过第一种
聚
类
方法,首先将数据示例分配给第一
组
。通过使用这个
矩阵
,我需要创建一个
矩阵
如下所示
浏览 1
提问于2015-05-11
得票数 1
回答已采纳
2
回答
对
二进制
值使用哪种距离度量?
python
、
machine-learning
、
math
、
cluster-analysis
、
k-means
所以,我已经用
二进制
值转换了
矩阵
,也就是说,如果用户u
1
喜欢一个项目I
1
,那么值是
1
,如果他不喜欢这个项目,那么值是0。 因此,现在我需要对喜欢相似项目的相似用户进行
聚
类
。我已经使用K-modes
聚
类
来对它们进行
聚
类
,但我
的
轮廓得分非常低。我不确定我应该使用哪种距离度量。欧几里德距离不是解决这个问题
的
好方法。如果我<em
浏览 0
提问于2019-11-20
得票数 0
2
回答
如何在数学上将分类结果与
聚
类
结果进行比较
algorithm
、
binary
、
machine-learning
、
classification
、
cluster-analysis
有没有一种标准
的
方法来比较分类算法和
聚
类
算法
的
结果(为了准确性)?我有只有两个真实标签
的
数据。当我对它运行
二进制
分类时,很容易检查准确性,但是如果我运行
聚
类
,我要求它将数据
聚
类
到5
组
中
,我如何检查准确性并将其与
二进制
分类进行比较。我知道
聚
类
不适合(双标签)数据,但是如何从数学上证明这一点呢?
浏览 0
提问于2014-04-18
得票数 0
2
回答
关于相似性与异相似
矩阵
的
问题
clustering
、
bigdata
、
k-means
、
similarity
、
distance
现在,我正在为一
组
聚
类
算法找出一
组
数据点
的
相似度与不同
矩阵
。我
的
问题是,如果我想使用R
中
给出
的
众多
聚
类
算法
中
的
一种,比如similarity算法,它是否需要一个相似或不同
的
矩阵
作为其参数?如果我
在
R中使用了距戴西函数
的
Gower距离,它输出
的
是相似
矩阵
还是不
浏览 0
提问于2019-09-30
得票数 0
1
回答
如何利用距离
矩阵
进行k-质心
聚
类
?
r
、
cluster-analysis
K-质心
聚
类
函数以数值数据
矩阵
作为输入.然而,我这里只有距离
矩阵
,我认为k-质心算法确实适用于距离
矩阵
。具体而言,我需要向这个kcca()函数发送一个距离
矩阵
。但从书上看,它包含了数据
矩阵
。任务原始数据是10^5 * 10^5
二进制
矩阵
,如下所示
1
2 3 4 5
浏览 2
提问于2013-07-29
得票数 0
回答已采纳
2
回答
基于随机森林
的
聚
类
相似性
矩阵
:它是如何表现
的
?
clustering
、
random-forest
、
similarity
我
的
背景如下:目的:将实例
聚
为临床有意义
的
亚群体或临床背景,以获得风险亚群体
的
感觉(根据后续结果经过考虑
的
方法(请参阅这篇简短
的
博客文章(读了2分钟)
的
基本原理):利用树叶
中
的
共现得到病人
的</e
浏览 0
提问于2019-04-17
得票数 5
7
回答
具有未知
聚
类
数
的
配对距离
的
聚
类
?
algorithm
、
machine-learning
、
cluster-analysis
我有一
组
对象{obj
1
, obj2, obj3, ..., objn}。我计算了所有可能对
的
成对距离。距离存储
在
n*n
矩阵
M
中
,Mij是obji和objj之间
的
距离。然后自然地看到M是一个对称
矩阵
。现在,我希望对这些对象执行无监督
的
聚
类
。经过一些搜索,我发现可能是一个很好
的
候选,因为它处理这样
的
配对距离
的
情况。但是,
在
仔细阅读了
浏览 1
提问于2013-09-20
得票数 10
回答已采纳
1
回答
聚
类
二进制
数据
data-mining
、
binary-data
、
mahout
我有一个包含
二进制
用户/项功能
矩阵
的
大型数据集: 我需要同时聚集用户和项目。
在
马乌特有什么可以同时进行
的
吗?更重要
的
是,如果我使用逻辑似然作为相似性度量,哪些
聚
类
算法实际上将支持这样
的
距离度量来对数据进行
聚
类
?
浏览 1
提问于2012-11-23
得票数 0
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