我有一个包含数字和分类特征(非数字)的数据集，而分类特征可以有许多值(无限制)。我需要转换这些数据以形成一个KMeans集群模型。目前，我已经在训练过程中使用python函数将所有非数值型数据编码为数值型格式，并在测试过程中使用同一函数对非数值型数据进行编码。下面的代码是我用来编码非数字特征的函数。text_digit_dict[unique] = x
浏览 2提问于2019-07-23得票数 2
我正在试着测试我的非监督K-均值聚类是否能够正确地聚集我的数据。我有一个无监督的K均值聚类模型输出(如下面的第一张照片所示)，然后使用实际的分类对数据进行聚类。下面的照片是实际分类。我试图用Python测试我的K-均值分类(上面)与实际分类相比有多好。📷kmeans =
浏览 0提问于2017-03-09得票数 7
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根据tensorflow的文档，有两个类与Kmeans算法相关。其中一个是，另一个是。文档指出前者是用于为kmeans聚类创建图的，但我实际上并没有得到它。我想使用kmeans for MNIST数据集对数字进行聚类，然后对它们进行分类。我应该为我的代码使用哪个类？
浏览 16提问于2018-07-26得票数 2
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我有一些数字的特点，我已经标准化，还有一些分类的特点，我还没有触及。现在我需要使用Kmeans/Dbscan等来执行聚类，并比较它们的结果。我读到，由于有很多特性(38)，我可以对数值特征执行PCA，并使用PCA组件进行聚类。
我还读到，在分类特征上使用PCA并不是非常正确，尽管它可能会产生结果。我想要进行聚类的方法是
浏览 0提问于2022-06-18得票数 2
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X时间戳，我想使用sklearn中的kmeans在python中对这些数据进行聚类。我应该从哪里开始呢？因此，基本上我尝试根据点击流数据对用户进行聚类，并根据使用模式对他们进行分类。
浏览 0提问于2016-02-09得票数 0
我对如何使用kmeans聚类来计算聚类性能感到困惑。如果在监督学习中，我们使用混淆矩阵来计算分类性能。那么无监督学习呢，在这种情况下我使用的是kmeans？任何人都可以在R中使用kmeans展示集群性能？
浏览 18提问于2021-03-12得票数 0
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我正在开发一种算法，根据图像数据对不同类型的狗进行分类。该算法的步骤如下：
将这些图像表示(特征向量)提供
浏览 0提问于2013-09-07得票数 3
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R中gower距离的聚类
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我有一个数据，它有分类和数值变量。我希望使用gower距离对这些数据进行聚类，并获得作为向量的聚类值，就像kmeans函数中的那样。我怎样才能做到这一点？
浏览 4提问于2015-06-28得票数 1
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我正在使用kmeans对python中的数据集进行聚类。在对数据集进行聚类之前，我使用肘形曲线确定了最佳聚类数。
最优聚类数为5。因此，在对数据集进行kmeans聚类之后，我得到了5个不同的聚类。现在我有了5个不同的集群，
浏览 1提问于2022-01-31得票数 0
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聚类结果将为CART算法提供分类标签。怀疑有4类。mat.X = pd.to_numeric(mat['X']) kmeans = KMeans(n_clusters=3)kmeans = kmeans.fit(mat)]
labels
浏览 3提问于2018-03-13得票数 1
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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组。例如在
浏览 3提问于2014-01-05得票数 1
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文本数据的K均值聚类
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我有一个关于犯罪的大型原始数据集，我想使用k-方式对数据进行聚类，但是，当我输入以下代码时会出现一个错误：Error in kmeans(Rawdata, centers = 3) :
more cluster centers than distinct data points.
浏览 0提问于2019-02-22得票数 1
我想知道是否有一种学术方法来验证KMeans集群是否有效，并且已经使用二进制分类方法正确地进行了聚类？我的想法是对每个聚类使用logistic回归来检验一个logistic回归模型是否能够准确地预测这些聚类。不知怎么地，我能用精确性和基尼分数来证明聚类是正确的，但是我找不到关于这个主题的论文。
浏览 8提问于2022-08-11得票数 0
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如何应用集成聚类方法？
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我需要使用集成聚类方法，在我的数据集中使用python。我已经通过使用scikit学习库应用了k-均值聚类。我还应用了不同的分类方法，也发现了集成分类方法在科学学习中的应用.现在我感到困惑的是，在scikit中是否存在用于集成聚类的库，或者我如何将集成聚类方法应用于我的数据集
浏览 0提问于2018-02-03得票数 0
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解释聚类度量
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我在Scikit中用k均值进行聚类，学习398个样本，306个特性。特征矩阵稀疏，簇数为4。为了改进聚类，我尝试了两种方法：
我使用PCA将特征维降为2。方法sum_of_squares，Calinski_Har
浏览 4提问于2016-08-03得票数 1
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K均值聚类的标量实体
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我正在尝试理解kmeans集群，并且我阅读了一篇文章，其中kmeans用于对网络日志中生成的特性进行聚类。这种聚类之后是有监督的分类。他们在文章中提到：
由于在收集的数据中大量重复输入和输出网络ip地址、端口号和协议信息，这些被认为是分析的标量实体，在聚类时被排除在外。其余的属性被选择作为聚类算法的输入。这是否
浏览 0提问于2017-05-05得票数 0
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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</e
浏览 1提问于2017-03-08得票数 2
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我正在使用weka kmeans分类器，我已经构建了一个model.Now，我想对每个质心的中心值进行聚类。我在weka UI上得到它 (48836) (39469) (9367)tt 428.6238
浏览 0提问于2013-01-08得票数 4
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我需要使用单词袋(在本例中是功能包)来生成描述符向量来对进行分类。为了做到这一点，我需要使用kmeans聚类算法对提取的特征进行聚类并找到代码本。因此，我在Ubuntu中使用scipy.cluster.kmeans2实现时面临内存问题。我运行了一些测试，发现对于每个元素都是100个的32000
浏览 0提问于2017-11-13得票数 0
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