1回答
我读到了OpenCV提供的K-Means聚类。该函数返回聚类标签、聚类中心和聚类的整体紧凑度。 中心是X坐标。如何获得集群中心的Y坐标？ 这就是我对集群对象所做的工作。[111.409096] [495.14545 ] [349.85315 ]] 我怎样才能得到Y坐标
浏览 11提问于2019-01-30得票数 0
回答已采纳
5回答
我有一个不透明对象的列表。我只能计算出它们之间的距离(不正确，只是设置问题的条件)： public double DistanceTo(Thing other);我想对这些对象进行聚类。我想控制集群的数量，我希望“关闭”对象在同一个集群中：谁能建议(并链接到；-)一些聚类算法澄清大多数
浏览 3提问于2009-03-28得票数 8
回答已采纳
1回答
我的数据集的格式:x-坐标，y-坐标，小时与小时的整数值从0到23.我现在的问题是，当我需要一个欧几里得距离度量来表示坐标时，我如何才能聚类这些数据，而对于小时，我如何聚类(因为d( 23 ,0)在欧几里得距离度量中是23)。是否有可能对每个特征进行不同距离度量的数据聚类？多么?
谢谢
浏览 3提问于2013-09-11得票数 8
回答已采纳
1回答
我对聚类方法有一些问题，那就是K-Means我想用经纬度坐标对一个新数据进行聚类。但在此之前，我已经使用现有数据自己设置了集群中心。有没有人能用python代码解释一下，如何将集群中心数据输入到kmeans方法中，而不需要对kmeans进行拟合？因为当现有的数据拟合到kmeans时，聚类的中心会发生变化，所以新的数据将基于从拟合结果中获得的新的聚类中心。 感谢您的关注
浏览 64提问于2021-08-04得票数 0
1回答
我只有一个非常小的样本大小，包含这16个坐标： 13.19694,13.27821,13.25917,13.62833,13.31056，但我认为面向圆的聚类并不是我想要的。我期待着找到一种可能性来聚类点，每个聚类至少有2个点，这意味着关于它们的密度res <- dbscan(z, eps=0.05,
浏览 7提问于2017-08-24得票数 0
1回答
我想知道如果我有一个具有地理坐标(long，lat，alt)的数据集，我可以基于这些值进行聚类吗？如果将这些值转换为笛卡尔坐标(X，Y，Z)或弧度，在聚类过程中会有什么区别吗？总而言之，我想知道相同点的不同坐标系对聚类的影响。
浏览 0提问于2015-07-24得票数 0
1回答
有一些我想聚类的坐标。使用kmeans进行聚类的结果[0, 117], [0, 118], [0, 125], [0,使用kmeans进行聚类的结果num_clusters = 9
km = KMeans(n_clusters=num_clusters我想知道第i个簇的坐标，例如
浏览 1提问于2021-02-22得票数 0
2回答
由于以前不知道聚类的数量，所以我想使用聚类分层聚类来根据距离来聚类一些(x，y)坐标。是否有支持此任务的库？我正在c++中使用Opencv库。
浏览 5提问于2015-02-24得票数 0
回答已采纳
1回答
应用k= 3将这些数据聚类为三类，每个类都有一个48维的聚类中心向量.我以平行坐标图的形式绘制了三个聚类中心向量。这三条线似乎分开得很好。然而，我也想知道每个集群的范围(又名)。.So:如何获得聚类中心的上带和下带？非常感
浏览 1提问于2019-06-20得票数 0
1回答
集成学习、多分类器系统
、、、、
我目前正在使用K-均值聚类，但可以选择使用FCM (Fuzzy Means)，即数据被聚成组(集群)，数据可以代表任何颜色。我首先对数据进行预处理和归一化后对数据进行聚类，得到一些不同的聚类。然后，我继续使用聚类作为Bayes分类器的数据，每个聚类表示一个不同的颜色，Bayes分类器被训练，然后将来自这些分类器的数据输入单独的Bayes分类器。每个Bayes分类器只训练一种颜色。我想知道的是，<em
浏览 1提问于2012-03-02得票数 4
每个簇可以在给定的一组x-y坐标内。集群中的每个点都是随机生成的点。
这些聚类将作为我的K-均值聚类问题的输入。我如何使用Python来完成它呢？
浏览 4提问于2017-06-04得票数 0
回答已采纳
2回答
使用K-均值聚类生成锚盒
、、、、
我试图了解YOLO的工作原理，以及它如何检测图像中的对象。我的问题是，k-均值聚类在检测对象周围的边界框中起着什么作用？谢谢。
浏览 0提问于2019-06-04得票数 3
回答已采纳
1回答
MapBox聚类距离
、、、
一些标记具有几乎相同的坐标，因此我尝试对它们进行聚类。但是现在有很多标记聚集在一起。有没有可能减少标记之间的距离以进行聚类？
浏览 1提问于2014-03-06得票数 2
1回答
，第二个数组表示第二帧中的坐标，依此类推。我需要在时间上对这个三角形的位置进行聚类，但scikit -learn的聚类算法只适用于二维数组。我已经对3d数组进行了重塑，以获得此结果但聚类算法的性能很差(请注意，三角形是一个例子，我必须对一个更复杂的图形的位置进行聚类所以我想知道除了整形和降维技术之外，是否还有其他方法来聚<e
浏览 0提问于2019-12-31得票数 1
1回答
在我想要聚类的对象之间有一组成对距离(在矩阵中)。我目前使用k-均值聚类(计算距离从质心到给定集群的所有成员的平均距离，因为我没有坐标)，在一个区间内，k由最佳Davies-Bouldin索引选择。但是，我显然不能计算坐标之间的协方差矩阵，但是我可以为距离度量计算它。这有道理吗？也就是说，如果我得到两个对象之间的距离，i和j之间的距离为：其中d是i和j之间不同距离度量的3向量，d
浏览 3提问于2014-05-20得票数 1
回答已采纳
是否有可能在相同的坐标上仅对标记进行聚类？使用mapbox标记聚类时，所有标记将根据地图缩放级别进行分组。我想要做的是让所有的标记独立(不分组)，除了在相同的经纬度坐标上的标记。
这有可能吗？
浏览 1提问于2015-12-26得票数 1
1回答
我需要对较晚、较长坐标的数据集进行聚类。我使用python作为我的语言，并计划使用DBSCAN，因为我不想指定# of clusters。目标和目的是能够输入较新、较长坐标的大型数据集，这些数据集具有许多附加的特征，并分配将返回的聚类组。原始数据库包含lat feature1，feature2 ...形式条目。我对DBSCAN的输入将是x，y坐标，在我转换后，long -->x，y并忽略z坐标。我正在使用：我很难理解如何设
浏览 2提问于2014-03-16得票数 5
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
腾讯云开发者
