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在不删除订阅服务器表的情况下重新初始化事务复制2008R2
sql、sql-server、tsql、sql-server-2008-r2
通常，当我们重新初始化事务复制时，它会删除订阅服务器上的表并重新创建它。我希望在源数据库上有一个聚簇PK，在目标数据库上有一个相同列的非聚簇PK和一个不同的聚簇索引。我知道我可以通过暂时停止复制、进行更改并再次启用它来实现这一点。
我更担心的是未来，如果我们需要重新初始化，我不希望表被删除，从而失去我们不同<e
浏览 1提问于2017-05-12得票数 0
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如何在SQL Server2005中不删除引用外键的情况下将聚集的主键转换为非聚集的
sql、sql-server-2005、foreign-keys、primary-key、clustered-index
我在GUID列上创建聚集主键时出错。有许多表使用已定义的外键引用该表。表的大小并不重要。如果可以，是否有可能实现在线(没有数据库停机时间)？
浏览 3提问于2010-02-19得票数 7
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如何选择“最佳”的无监督机器学习算法来对特定数据集进行聚类？
data-mining、algorithms、unsupervised-learning、model-selection
我想对数据集进行聚类，而不需要事先知道集群的正确数量。对于不同的算法(即k-均值，gmm.)我可以迭代不同的值，并试图为任何给定的算法(如蜂窝曲线，剪影系数等)找到最佳解。但是我得到了非常不同的结果--正如不同算法所期望的那样。K-均值对球形团簇是有利的，对于完全不同的团簇形状则是基于密度的方法.现在实际的问题是:如何选择“<e
浏览 0提问于2020-06-23得票数 1
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用等尺寸的圆圈填充矩形蟒蛇
python
我有一个由宽度w、高度h和区域A定义的矩形边框。换句话说，我们如何计算在矩形内填充的等尺寸圆的最佳数目？我的用例：我正在使用kmeans聚类算法在地理边界框中对车辆进行聚类。为了设置kmeans算法的簇数，在应用kmeans算法之前，我尝试将圆填充作为一种导出簇数<e
浏览 5提问于2016-07-12得票数 1
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Sklearn k-均值聚类(加权)，确定每个特征的最佳样本权重？
machine-learning、scikit-learn、cluster-analysis、unsupervised-learning、feature-clustering
K-均值聚类在学习中，簇数是预先已知的(它是2).有多种特征。特征值最初是不分配任何权重的，即它们被同等对待。然而，任务是为每个特性分配自定义权重，以获得最佳的聚类分离。如何确定每个特征的最优样本权重(sample_weight)，从而得到两个聚类之间的最佳分离？如果对于k均值或sklearn来说，这是不可能的，那么我对任何可选的聚</e
浏览 6提问于2021-01-05得票数 0
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基于决策树无监督学习的聚类评价
r、clustering、decision-trees、k-means、model-evaluations
我试图评估一些聚类结果，这是一家公司对某些数据所做的，但他们使用了一种我从未见过的聚类评估方法。所以我想征求你的意见，很明显，如果有人知道这个方法，如果他/她能向我解释整个想法，那就太好了。对数据集( 500000行中的250000行和5个特性的样本)使用k-原型进行聚类，因为其中一个特征是绝对的。将k= 2:10与λ= c(0.3,0.5,0.6,1,2,4,6.693
浏览 0提问于2019-11-29得票数 2
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计算树状图树叶的排序
python、data-mining、cluster-analysis、dendrogram
函数'dendrogram‘可以用来查找这些点的顺序，如下所示。但是，我不想使用树状图，因为它很慢，并且会导致大量点的错误(我在这里问了这个问题)。
浏览 0提问于2012-09-25得票数 3
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二维数据的聚类方法，该方法能够自动检测簇数并处理异常值。
clustering、k-means、outlier
假设我有类似的数据：我正在寻找一种能够执行聚类的方法或算法(例如，如图中所示)，该方法或算法可以自动确定簇的最佳数目，同时也考虑到离群值。最好是在Python中对方法或相关实现/库/管道提出建议。
浏览 0提问于2021-04-30得票数 0
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我们能把集群和C指数平均进行比较吗？
data-mining、clustered-index、knime
我使用K-均值算法来创建簇。如您所知，K-均值算法需要簇数作为参数。我尝试将集群数从8开始计算为2，然后在每个循环中计算集群的所有C-索引，然后得到这些C-索引的副手。然后比较C指数的平均值，选择最小的C指数平均值作为最优聚类数.这是检测集群计数的真正方法吗？
浏览 2提问于2014-12-09得票数 0
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增量聚类算法
scikit-learn、dataset、clustering、scipy
我正在寻找一种增量聚类算法。所谓增量，我指的是从初始数据集开始构建集群的算法，它能够逐步吸收新的项/观察，将它们添加到现有的或新的集群中。聚类的最大数目是先验未知的，预计会随着时间的推移而增长，这意味着，在算法在初始数据集上运行之后，我期望收到属于以前从未见过的簇的观测结果。我对这类问题非常陌生，而聚类库中</
浏览 0提问于2022-12-02得票数 2
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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的。假设我有一个协商一致矩阵4*4 (因此我们有4项要聚
浏览 0提问于2021-02-26得票数 0
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有哪些方法可以用来评估不同聚类算法之间的相似性？
clustering、unsupervised-learning、model-evaluations、metric
我正在进行广泛的客户细分分析，到目前为止实现了高斯混合模型、K均值和分层聚类。在大多数情况下，算法在簇的结构和数目(7-8)上达成一致。我想知道是否有一种共同的方法.
比较簇间的相似性。你能将调整后的兰德指数应用于同一数据的两个不同的聚类(k-均值集群vs gmm)吗？我当时的印象是ARI是在你知道数据真相的情
浏览 0提问于2020-06-12得票数 0
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重新索引大表-我有多糟？
sql、sql-server、sql-server-2005、database-design、indexed
我有一个1 TB，600米的行，表对索引列有错误的选择，特别是主键列上的聚集索引，这个索引在select查询中从未使用过。
colC (Da
浏览 6提问于2009-03-27得票数 5
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一种不需要预先定义簇数的聚类算法
algorithm、machine-learning、cluster-analysis
我有一组来自搜索引擎的用户查询需要集群。到目前为止，我遇到的唯一的聚类算法是K-means算法，它需要定义聚类的数量。在这种情况下，我不知道数据中存在多少簇。是否有任何聚类算法允许在不预先定义聚类数量的情况下进行聚类？
浏览 0提问于2013-01-29得票数 0
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如何修正向量索引？
matlab、indexing、statistics、cluster-analysis
好的，所以我将数据聚类到集群中，然后使用列对集群进行索引。数据是以运动矢量的形式存在的，所以我的数据在聚类后会是这样的：例如： 1 4 6 5 7; 2 8 9 9 3;3 2 3 2 4]
在上面的数组中有3个簇，每个簇1和2包含2个向量。我的问题是，有
浏览 3提问于2015-09-16得票数 1
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基于GPS数据的人群驾驶组合
clustering、beginner、geospatial
每批的GPS数据(位置、速度、方向)每2秒收集一次。
理想的解决方案是实时处理这些数据，并识别/更新一起开车的人群。但是，我们可能会从用户那里收到无序的数据(例如，由于连接性的丧失)。我计划使用线性回归对每个用户在给定时期的数据进行规范化--在同一时间具有位置标记。然后利用聚类算法对用户进行聚类。这是一个好办法吗？如果是，那么您会推荐哪种聚类算法。或者有更好的方法来解决这个问题？
浏览 0提问于2022-10-23得票数 1
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在SQL2005中更改聚集索引(PK)的最佳方法
sql、sql-server-2005、indexing、primary-key、clustered-index
我有一个表，它在两列上有一个聚集索引-表的主键。ASC我想删除这个聚集索引PK，并添加一个如下所示的聚集索引聚集索引，然后添加新的聚集索引，然后添加非聚集主键索引，但我了解到删除现有的聚集索引将导致表数据被重新排序(请参阅此处的</em
浏览 7提问于2009-04-01得票数 6
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带Mahalanobis的k-均值是聚类的有效选择吗？
clustering、k-means、model-selection、bayesian
我想要更多的信息，如果k-均值与Mahalanobis距离是一个数学上/方法上正确的选择，数据集与不同的方差簇。这些步骤是：估计每个聚合/集群数据集的mu，sigma
通过计算每个点到每个簇的Mahalanobis距离并更新聚类，重新计算聚类。我见过这个实现，也在论文中看到过。但有些人对此感到不舒服。没有
浏览 0提问于2020-01-20得票数 3
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我们能自动选择k-均值算法中的k值吗？
k-means、partial-least-squares
我们能否自动选择K值，尝试每一个可能的值(k=1，..，n)，其中n是要集群的实例数。然后，我们保留K的值，然后用最小二乘和的方法得到最小值。
这个策略能起作用吗？
浏览 0提问于2020-12-22得票数 1
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