目前，我正在使用sklearn的谱聚类方法来处理我的密集7000x7000矩阵，它的执行速度非常慢，而且执行时间超过6小时。在python中有没有更快的频谱聚类实现？
浏览 15提问于2019-06-07得票数 0
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我在python 中找到了一个非常好的共识聚类实现。
然而，对于具有大样本大小的大数据集，该算法将不起作用，因为它使用维度样本、样本来构建矩阵。对于大型数据集上的共识聚类，有没有高效的python实现？
浏览 12提问于2021-03-07得票数 0
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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
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我正在寻找一种聚类算法，通过使用对象的成对距离来对对象进行聚类，而不需要计算所有成对距离。通常，成对的聚类如下所示：(请参阅这里)假设距离为非欧氏距离，则可以在距离矩阵上使用谱聚类或亲和力传播，并检索聚类结果。然而，计算所有对组合对象
浏览 0提问于2019-03-08得票数 5
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聚类余弦相似矩阵
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我有一个平方矩阵，它由余弦相似(0和1之间的值)组成，例如：A | 1.0 | 0.1 | 0.6 | 0.4
项只能位于一个群
浏览 3提问于2015-05-06得票数 20
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我目前有一个邻接矩阵，我想要执行谱聚类来确定每个节点所属的社区。我已经看过了，但是在igraph或其他包中都没有实现。
另一个问题是确定需要多少集群。我在想，R是否有任何包可以帮助人们找到最优的簇数来将邻接矩阵分解成？谢谢。
浏览 0提问于2018-04-28得票数 1
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SpectralClustering(n_clusters=5, 我有一个有182个用户的亲和矩阵。我想根据相似矩阵对用户进行聚类。但结果似乎是将几乎所有的用户聚集到一个集群中。有人能解释一下吗？
对于相似矩阵。有182*182项。6510项>
浏览 2提问于2015-10-20得票数 1
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我生成了一个成对距离的数据集如下：id_2 id_3 dist_23
我想对这些数据进行聚类，以便识别模式。我一直在研究谱聚类和DBSCAN，但是对于如何利用这些算法的现有实现，我还没有得出结论，也不太清楚。到目前为止，我一直在研究Python和Java实现。有人能告诉我如何使用这些聚类算法来处理当前的情况吗
浏览 0提问于2014-07-08得票数 4
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我需要从不同供应商的目录数据中聚集不同的零件描述。我正在努力寻找一种“方法”，它可以检测相似描述的集群，以便将它们分组在一起。这是一个部件号的样例数据集，即A100: ["COCPIT VOICE RECORDER", "RECORDER", "VOICE RECORDER","BELT", "REGULARTOR BELT", "OXIGEN REGULATOR", "BULB",
浏览 5提问于2014-09-05得票数 2
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我有一个歌曲列表，我为每个歌曲提取了一个特征向量。我计算了每个向量之间的相似度分数，并将其存储在一个相似矩阵中。我想根据这个相似矩阵对歌曲进行聚类，以尝试识别集群或某种类型的歌曲。我使用networkx包从相似矩阵中创建了一个力有向图，使用了弹簧布局。然后，我将KMeans聚类用于该图中节点的位置，这就产生了有意义的集群。但是，我不确定这是否是正
浏览 0提问于2021-04-15得票数 1
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我有一本大型的日志，上面写着用户所做的事情(比如，版面内容)。我想找到“海量”动作，意思是太密集的动作(用户可能没有想太多就做了这些动作:)。这将转化为按日期对动作进行聚类(在线性空间中)，并对过于密集的群集进行标记。
我不是聚类算法和方法方面的专家，但我认为不会做到这一点，因为我不知道集群的数量。此外，理想情况下，我还想“微调”算法。你有什么建
浏览 4提问于2012-12-08得票数 2
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我的数据是我知道所有成对旅行时间(=‘距离’)的地方，我想把这些地方聚在一起，使集群内的成对旅行时间最小化。不能使用K-表示，因为它是基于质心的，而且“距离”是提供的持续时间，而不是根据坐标计算的。不能使用DBSCAN，因为它排除了外围行，我希望将每个位置都包含在集群中(对于这个位置不是100%确定)
额外好处: Java库将是非常感谢的
浏览 0提问于2020-10-29得票数 3
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内存受限情况下GEMM的有效算法
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我正在寻找一个高效的算法来执行(密集的)大型矩阵乘法在GPU上。更具体地说，对于GPU没有足够内存容纳所有矩阵的情况(例如，m=n=k=100,000)。我使用cuBLAS在块中执行矩阵乘法，我可以想到许多基于块的方法，但是它们效率很低，因为A、B或C矩阵必须多次复制到或从GPU复制。我知道已经提出了许多有效的算法(例如，)，但我无法找到所使用的
浏览 7提问于2022-03-01得票数 0
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我有一个带有2列数值的数据。我想应用一种聚类算法将所有条目放入同一个组中，它们与其他条目之间的距离相对较小。但是我可以使用哪种聚类算法，虽然我不知道会形成多少组呢？如果有一个参数来确定允许的最大距离，那将是理想的。如果没有这样的算法，也许能给出一些直觉，这样的算法是如何由我自己实现的，也许会很有帮助。非常感谢！！)
浏览 0提问于2020-01-09得票数 3
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我已经以1的分辨率运行了模块化edge_ have /随机化，在同一网络上至少运行了20次。这就是我根据以下规则创建的网络。如果两个节点至少有一个相同的项，则它们是相关的。每次运行模块化时，我都会在社区之间得到一些不同的节点分布。此外，我有9个或10个社区，但这从来不是一致的。任何评论或帮助都是非常感谢的。
浏览 2提问于2016-12-01得票数 0
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求非常大矩阵的特征值
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我正在尝试实现谱聚类算法，用于图问题中的社区检测。Numpy和Scipy需要内存中的矩阵来计算它，这在我的情况下是不可能的。有没有其他库或包来计算磁盘上的特征向量和值，而不是内存(就像允许我们在磁盘上存储和操作数据一样)？
或者你能提出什么解决方案？
浏览 3提问于2016-01-06得票数 2
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这意味着有1.5×150万的距离矩阵.我想我不能把pyTables对象传递给一种学习聚类的方法.是否有任何基于python的框架会占用我的大型表，并使用它做一些有用的事情(lie聚类)？也许是以分
浏览 1提问于2014-01-15得票数 1
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我有一个相似度矩阵，我计算了大量对象之间的相似度，每个对象可以与任何其他对象具有非零的相似度。我为另一个任务生成了这个矩阵，现在想对其进行聚类以进行新的分析。看起来方法可能是一个很好的选择，因为我可以传入一个预先计算的亲和度矩阵。我还知道，在构建亲和度矩阵时，谱聚类通常会使用一些最近的邻居，而我的</e
浏览 1提问于2016-10-20得票数 0
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我是一个文本挖掘的新手，这是我的情况。假设我有一个单词列表'car'，'dog'，'puppy'，'vehicle'，我想把单词聚成k组，我希望输出是['car'，'vehicle'，'dog'，'puppy']。我首先计算每个成对单词的相似度得分，得到一个4x4矩阵(在本例中) M，其中Mij是单词i和j的相似
浏览 19提问于2017-01-31得票数 5
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