如何直接得到成对距离的凝聚形式？
凝聚形式是一种聚类算法，用于将数据集中的样本逐步合并为越来越大的聚类。成对距离是指两个样本之间的距离。
要直接得到成对距离的凝聚形式，可以按照以下步骤进行：
- 数据预处理：首先，对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征缩放等。这可以提高聚类的准确性和效率。
- 计算距离矩阵：根据选择的距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等），计算每对样本之间的距离，并构建距离矩阵。距离矩阵是一个对称矩阵，其中每个元素表示两个样本之间的距离。
- 初始化聚类：将每个样本初始化为一个单独的聚类。
- 合并最近的样本：从距离矩阵中找到最小距离的两个样本，并将它们合并为一个新的聚类。更新距离矩阵，以反映新聚类与其他聚类之间的距离。
- 重复步骤4：重复执行步骤4，直到所有样本都被合并为一个大的聚类，或者达到预设的聚类数量。
- 得到聚类结果：根据合并的顺序，可以得到一个聚类层次结构。可以通过设定阈值或使用其他方法来确定最终的聚类数量。
腾讯云提供了一系列与聚类相关的产品和服务，例如：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和工具，可用于聚类分析和数据挖掘。
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dla）：提供了数据处理和分析的解决方案，包括聚类分析和可视化工具。
- 腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）：提供了强大的大数据处理和分析能力，可用于处理大规模数据集的聚类任务。
请注意，以上仅为示例，您可以根据具体需求选择适合的产品和服务。
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由分类数据和连续数据组成的数据集的聚类分析？
r、cluster-analysis
我一生中从来没有做过聚类分析，我整齐地遵循了一本关于如何在R中进行聚类分析的书中的步骤。
R:无监督机器学习的聚类分析实用指南:第1卷(多元分析)，Alboukadel Kassambara先生
然而，我遇到了一个问题，因为在这本书中，数据标准化取代了数值变量，然而，我有一个由13个变量组成的数据集，其中最主要的是分类。我查过google和一些堆叠溢出问题，我找不到一个明确的答案，比如如何处理分类变量和连续变量组合的聚类分析。有些人提到层次聚类，而有些人则鼓吹另一种算法，因此我对应该将哪种算法应用于由分类变量和离散变量组成的adataset问题感到困惑。
浏览 2提问于2018-07-18得票数 0
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如何获得最终的功能？
matlab、machine-learning、data-analysis
原始数据是Y，Y的大小是L*n ( n是特征的数量；L是观察的数量。B是原始数据Y的协方差矩阵。假设A是协方差矩阵B的特征向量。我将A表示为A = (e1, e2,...,en)，其中ei是特征向量。矩阵Aq是第一个q特征向量，ai是Aq：Aq = (e1,e2,...,eq) = (a1,a2,...,an)'的行向量。我想将k均值算法应用于Aq，将行向量ai聚类到k集群或更多(注意:我不想将k均值算法应用于特征向量ei到k集群)。对于每个聚类，只保留离聚类中心最近的向量，最后选择与该向量对应的特征作为信息特征。
我的问题是：
1)将k-均值算法应用于Aq，将行向量ai聚类到k聚类，
浏览 4提问于2015-08-08得票数 0
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一个热编码/不平衡列会导致聚类分析的偏差吗？
machine-learning、data-mining、clustering、k-means、one-hot-encoding
我想知道，对于某一特定特性，过多的列是否会导致对聚类分析的偏见。
例如，如果我的数据集有列= “来电”、“对外电话”、“失踪电话”、“年龄”，如果我运行诸如K-均值或混合模型之类的聚类算法，那么聚类结果是否会有偏差，因为它主要基于调用来分割数据集？
另一个例子是，如果我有两个分类列:颜色(‘红色’，‘蓝色’，‘绿色’)和形状(‘圆’，‘方形’)，在一个热编码后，颜色将扩展为三列，形状将扩展为两列。如果我在一个热编码的数据集中，颜色在分割数据方面会比形状有更大的权重吗？
浏览 0提问于2020-05-28得票数 2
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如何识别可用数据的正确聚类算法？
cluster-analysis、data-mining、k-means
我有航线的样本数据、搜索该路线的次数、该路线的毛利、该路线的交易数。我想要桶航线，它显示了基于上述变量的相似特性。对特定的聚类算法进行修复的步骤是什么？
下面是我想聚在一起的样本数据。
Route Clicks Impressions CPC Share of Voice Gross-Profit Number of Transactions Conversions
AAE-ALG 2 25 0.22 $4.00 2 1
AAE-CGK 5 40 0.21 $6.00 1 1
AAE-FCO 1 25 0.25 $1
浏览 0提问于2015-08-12得票数 2
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如何将距离数据插入到枕的聚类方法中？
numpy、machine-learning、scipy、hierarchical-clustering
所以，我有一组文本，我想做一些聚类分析。我在每个文本之间取了一个，现在我基本上构建了一个带有加权边的完整图，如下所示：
text1, text2, 0.539
text2, text3, 0.675
我很难找到最好的方法将这些数据插入到this的分层聚类方法中。我可能可以将距离数据转换为类似于上的表。我如何格式化这些数据，使其能够很容易地插入到can的HAC代码中？
浏览 5提问于2015-05-23得票数 0
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具有分类数据的K-均值聚类
clustering、k-means、normalization
我正在用K均值进行聚类分析，我有大约6个分类变量，我想在模型中考虑。当我将这些变量转换为虚拟变量(二进制值1-0)时，我得到了大约20个新变量。由于K-均值的两个假设是对称分布(偏态)和相同方差和均值(尺度)。我需要转换这些变量吗？
浏览 0提问于2021-06-10得票数 1
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。
我的问题是，我们如何最终集群这些数据，而它们中的许多并不具有相同的特征？
我认为我们可以同时对所有35个数据集进行聚类操作。我的想法正确吗？
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 1提问于2018-07-27得票数 0
1回答
光谱聚类距离/相似度
cluster-analysis
所有关于谱聚类的文献都使用相似度矩阵作为谱聚类算法的输入。
是否也可以使用成对距离矩阵？我还没有看到任何版本的频谱聚类代码会使用parwise距离。我在matlab中实现了谱聚类，它有一个函数pdist，这个函数的输出是成对距离矩阵。
浏览 0提问于2015-05-01得票数 1
2回答
我应该使用多少变量来聚类一个巨大的数据集？
cluster-analysis、spss、hierarchical-clustering
我对44名受访者进行了一系列长期调查(虽然不多，但我做得再好不过了)。
我需要使用两步分析在SPSS中对样本进行聚类，但是确实有很多变量。在6份不同的调查问卷中，约有200个定量问题(变量)，更不用说定性问题了。
我的第一个问题是:我应该使用所有的量化变量来进行聚类分析吗？我阅读的所有手册都为集群解决方案选择了一些选定的变量，而不是所有这些变量。
第二个问题是，我试图对所有的定量数据使用分层聚类，但SPSS通知说：
警告
没有足够的有效案例来执行聚类分析。
...which意味着我拥有的数据集不能用来进行聚类分析.在这种情况下，我应该做什么来执行聚类分析？
浏览 9提问于2016-11-15得票数 0
4回答
聚类算法的性能分析
machine-learning、data-mining、cluster-analysis、knime
我得到了两个数据集，并希望使用KNIME对这些集合进行聚类分析。
在完成聚类之后，我希望对两种不同的聚类算法进行性能比较。
关于聚类算法的性能分析，这是一种时间度量(算法时间复杂度和执行数据聚类所需的时间等)，还是集群输出的有效性？(或两者兼备)
对于聚类算法，是否还有其他的角度来识别性能(或缺乏)？
事先非常感谢，
T
浏览 7提问于2012-03-13得票数 1
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2回答
如何在SPSS中输入距离矩阵进行两步聚类分析？
matrix、cluster-analysis、distance、spss
我已经有了一个距离矩阵( 1609 *1609)，每个距离都在0到1之间。我想使用SPSS中的两步聚类将1609个项目聚类到自然组中。我想使用距离矩阵作为两步聚类分析的输入。如何修改语法来做到这一点呢？还是我做不到？
DATASET ACTIVATE dataname1.
TWOSTEP CLUSTER
/CATEGORICAL VARIABLES=ROWTYPE VARNAME
/CONTINUOUS VARIABLES=A1 to A1609 *Ignore the A2 to A1608 here.
/DISTANCE LIKELIHOOD
/NUMCLUSTERS AU
浏览 9提问于2016-05-25得票数 0
1回答
基于无监督降维的模糊聚类方法
machine-learning、scikit-learn、cluster-analysis、dimensionality-reduction
无监督降维算法以矩阵NxC1为输入，其中N是输入向量的个数，C1是每个向量的分量数(向量的维数)。因此，它返回一个新的矩阵NxC2 (C2 < C1)，其中每个向量的分量较少。
模糊聚类算法以矩阵N*C1为输入矩阵，其中N是输入向量的个数，C1是每个向量的分量数。因此，它返回一个新的矩阵NxC2 (C2通常低于C1)，其中每个向量的每个分量都指示向量属于相应的簇的程度。
我注意到，这两类算法的输入和输出在结构上是相同的，只是对结果的解释发生了变化。此外，在scikit-learn中没有模糊聚类实现，因此出现了以下问题：
使用降维算法进行模糊聚类有意义吗？例如，将或应用于从文本数据中提取的
浏览 2提问于2015-10-13得票数 3
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2回答
使用mqtt用户名与密码的方式连接腾讯云mqtt服务器问题？
云服务器、物联网通信、物联网、mqtt
为什么用mqtt用户名与密码的方法连接腾讯云mqtt服务器后，一段时间(几天)不连接后会自动断开？然后在使用相同的用户名与密码再次连接时就再也连接不上了。
操作方法：
1. 使用了腾讯给的腾讯云物联网平台生成小工具自动生成用户名与密码
2. 使用MQTT.fx工具连接或者其他设备连接腾讯云mqtt服务器
结果：
使用原先同样的用户名与密码，在断开与腾讯云mqtt服务器一段时间(一般几天)后就再也无法使用相同的用户与密码连接到mqtt云服务器了
浏览 1463提问于2021-02-17
1回答
比较聚类随时间的变化
clustering
我最近对一些混合数据进行了一个k-原型R例程。
特别是，这些数据是有关某项公共卫生干预措施的健康数据，包含健康评分的分类变量和人口统计学数字数据，如年龄。
在不同的时间点测量效用评分，第一周有一个样本，第十周有一个样本。
目前，我只对其中一个样本进行了聚类分析。然而，我想知道是否有一个公认的例程来推断第一周和第十周之间的集群。
所有反馈将不胜感激。我认识到这不是完全纵向的聚类，而是比较两种不同的聚类状态。
谢谢
浏览 0提问于2021-01-28得票数 2
1回答
这种数据集需要缩放吗？
machine-learning、clustering
我有一个数据集，包括产品视图(以数十万计)、对产品的点击(千)、转换率(以十进制为单位，如7.6%)和销售(以数百)。我是否需要对数据进行缩放以进行聚类？
浏览 0提问于2021-06-06得票数 0
1回答
使用文本和数值特性进行聚类
machine-learning、clustering、feature-engineering、unsupervised-learning、doc2vec
我有一个包含两种特征类型的数据集，一种是从doc2vec生成的，另一种是数值特征。我想对它们进行聚类分析。然而，由于doc2vec特性的大小，如果我简单地将它们组合成一个数组，聚类算法就会更多地分配doc2vec特性上的“权重”，如何克服这个问题？
例如，对于给定的标签，假设我有来自doc2vec的类似于这个1,2,3,4,5的特性，以及数字特性2。我不想简单地将它们合并到1,2,3,4,5,2中并执行聚类分析。理想情况下，我希望我的聚类算法将数值特征与doc2vec特征同等重要。
浏览 0提问于2021-01-21得票数 1
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自组织映射“错误”
k-means、som
正如我们从K-Means知道的那样，在样本数据被聚类到N个集群(每个集群有一个质心向量)之后，并不是所有的数据都被聚在它们所属的集群中！我的意思是，一些数据向量可能被聚集在错误的集群中。这意味着即使在K-意味着在聚类时也不是100%的精度。我想知道这样的“错误”是否也发生在SOM算法中。So...after自组织映射算法收敛是否存在不属于实际放置的节点的数据样本？
我希望我的问题足够清楚。我期待着你的回答。
浏览 2提问于2013-03-19得票数 0
2回答
在the中，两个不同的距离函数在层次聚类中的意义是什么？
python、scipy、hierarchical-clustering
有一个距离函数，我可以传递给pdist，用来创建给linkage的距离矩阵。还有第二个距离函数，我可以把它作为度量传递给linkage。
为什么有两个可能的距离函数？
如果它们不同，它们是如何使用的？例如，联动是否在初始迭代中使用距离矩阵中的距离，即看是否将任何两个原始观测组合成一个簇，然后使用度量函数进一步组合，即两个簇或一个具有原始观测值的集群？
浏览 2提问于2015-08-17得票数 3
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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的数量很可能是不同的(我的意思是，我有一个数据集X，其中数据点具有不同数量的特征)。有没有办法调整它们，以便使用一些常见的聚类算法对它们进行聚类，这些算法要求数据具有相同的维度。
谢谢
浏览 7提问于2011-12-18得票数 1
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在C中处理非常大的距离矩阵(如果可以的话，也可以使用C++ )
c++、c、cluster-analysis、large-data
我在我的软件中用C语言实现了这个聚类算法 ()，我需要建立一个距离矩阵，但在某些情况下，数据集的大小(去除冗余后)是巨大的(n >1,500,000，甚至更大，在更复杂的情况下，达到4,000,000 )。我的问题是，即使分配上三角矩阵也是( (1500000*1500000) - 1500000) * 0.5 * sizeof(float) =~ 5.5e12 Bytes。因此，内存分配失败(即使在具有256 GB RAM的计算节点上也是如此)，并且在这种情况下不能选择写入磁盘。
除了减少要聚类的数据集的大小(我会考虑)之外，有人知道我可以使用一种技术来近似和存储如此大量的信息吗？
注
浏览 0提问于2015-05-29得票数 3
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