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2
回答
maxmin
聚
类
算法
、
我读了一篇文章提到了
最大
最小
聚
类
算法
,但我并不完全理解这个
算法
的作用。谷歌搜索“
最大
最小
聚
类
算法
”不会产生任何有用的结果。有人知道这个
算法
是什么意思吗?这是一篇论文的摘录: Max-min
聚
类
的方法是随机选择一个观察作为第一个质心c1,并将质心集C设置为{c1}。在第1次迭代中,选择,使ci与C观测值之间的
最小
欧几里德距离
最大
化。Max-min<
浏览 4
提问于2014-10-10
得票数 1
1
回答
pca和聚类分析,计算非常慢
、
、
、
我的数据有30,000行和140列,我正在尝试对数据进行
聚
类
。我正在进行pca,然后使用大约12台pc进行聚类分析。我随机抽取了3000个观测数据,然后运行了44分钟,同时运行pca和层次结构
聚
类
。我知道我可以对数据做随机样本,然后使用一个预测函数为测试数据分配
聚
类
。但最优的情况是,我希望使用集群中的所有数据,因为数据是静态的,永远不会更改或更新。我知道
聚
类
是劳动密集型的,但我不知道效率的阈值是多少,我的数据有3万条记录和140个变量。 其他一些集群包
浏览 4
提问于2019-10-31
得票数 0
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1
回答
用WEKA选择X均值中的
最小
和
最大
聚
类
数
、
、
、
我看到WEKA接口需要在运行X-means
聚
类
算法
之前指定
最小
和
最大
集群数量。确定这些数字的好方法是什么?X-means不是应该减轻选择
聚
类
数量的负担吗?
浏览 0
提问于2015-09-08
得票数 0
1
回答
根据s和t点间的
最小
割集将图分成两部分。
、
、
我正在实现
最小
割集图
聚
类
,并且我需要能够将一个图分成两个部分-- S和T,根据在每个
聚
类
步骤上构建的针对的和t顶点的st min裁剪。据我所知,找到
最小
流量的最简单方法是利用
最小
切割~
最大
流量对偶,并使用推挽
算法
进行
最大
流量计算。但是推挽
算法
并没有给我们任何关于、S、和T集的信息。 那么,获得S和T
最小
剪切子集的正确方法是什么?有一种方法可以使用推挽
算法
吗?这在C
浏览 6
提问于2013-07-16
得票数 1
2
回答
Kmeans,GMM或任何集群
算法
,但你可以设置任何集群应该拥有的
最小
数据点数量吗?
、
是否有任何
聚
类
算法
或方法可以设置任何集群应该具有的
最小
和
最大
数据点数量?谢谢!
浏览 29
提问于2020-03-28
得票数 0
1
回答
聚
类
和分裂
聚
类
最终能得到相同的结果吗?
、
、
、
此外,如果设置所有相同的参数,像相同的连接
准则
,相同的cluster...do目标数,它们最终得到的结果是完全相同的?
浏览 1
提问于2021-02-21
得票数 1
回答已采纳
3
回答
比k均值
聚
类
更精确的方法
、
、
、
或者,它们可以用k均值
聚
类
来确定. 任何帮助都将不胜感激。
浏览 7
提问于2014-03-06
得票数 1
回答已采纳
2
回答
在k-means
聚
类
中,如何设置每个簇的
最小
观察值?
、
、
、
、
我正在尝试根据用户的行为对一些产品进行
聚
类
。我最后得到的是具有非常不同数量的观察值的星系团。 我已经检查了k-means
聚
类
参数,但无法找到控制每个
聚
类
的
最小
(或
最大
)观察值数量的参数。有没有其他的
聚
类
算法
可以解决这个问题?
浏览 59
提问于2019-05-01
得票数 4
1
回答
搜索可用于期望
最大
化(EM)
算法
的python源代码?
、
、
、
、
我在CSV文件中有一个数据集,.i对最有效的计算技术进行了搜索,发现大多数研究人员推荐期望
最大
化或热叠加计算,但我未能用python实现它们,而其他技术,如统计函数和分类列的值计数,并没有给出好的结果。
浏览 5
提问于2019-12-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何使用DBSCAN查找集群成员之间的
最大
/
最小
距离?
、
、
所以我有一个
聚
类
任务,我必须在每个点之间的距离不高于30 is的情况下进行
聚
类
。我只有经度和纬度。所以我使用DBSCAN
算法
(得到我需要的结果),将纬度和经度点转换为以公里为单位的距离,得到11个簇。在那里您可以看到它们是如何绘制成here的。 如你所见,有些集群只有1个点。但无论如何,我的问题是如何找到
聚
类
点之间的
最大
和
最小
距离?换句话说,我需要找到两个彼此最近的
聚
类
点和两个彼此最远的点,并找到它
浏览 27
提问于2019-12-16
得票数 2
1
回答
路径发现与
聚
类
、
、
对于一个任务,我需要实现一个A*
算法
,以便使用不同的启发式方法在两个对象之间找到最短路径
聚
类
集群启发式是通过将节点分组在集群中来实现的。当游戏中调用启发式时,可以使用超出本书范围的图
聚
类
算法
自动完成
聚
类
,如果开始节点和目标节点位于同一簇中,则使用欧几里得距离(或
浏览 0
提问于2015-02-22
得票数 2
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1
回答
Python中基于距离的分类
、
、
我希望类似于k均值
聚
类
方法,但我不想输入集群的数量,而是输入集群的
最大
半径。 另一种方法是,给定一个定义大小的球体,我想找出覆盖所有数据并相应地分类的非空球体的
最小
数目。同一标号的两点不应有大于
最大
半径的欧几里得距离,不应该是空的,不应该有球体重叠,
算法
应该使用
最小
的球体数来实现这一点。虽然我对这一领域知之甚少,但我研究
聚
类
算法
已有一段时间了,但还没有找到能够实现这一目标的
算法
。
浏览 0
提问于2018-01-12
得票数 0
1
回答
在scikit-learn中如何使用KDE (核密度估计)进行一维数组
聚
类
?
、
、
、
我读了几篇关于一维阵列
聚
类
的文章,其中有人说
聚
类
不适合一维阵列,应该使用核密度估计。然而,没有人解释如何使用kde准确地执行
聚
类
,如何检索输入数据的
聚
类
标签?我在考虑两种可能的方法: a)使用kde为一些
聚
类
估计器(例如kmeans)获取新的2D输入数据。我想以直方图(值,频率)的形式检索2D数据数组,但我不知道如何在kde中做到这一点?有没有可能使用kde作为
聚
类
算法</
浏览 3
提问于2016-06-14
得票数 0
1
回答
聚
类
最小
生成树的数据集
、
、
、
最近我遇到了
最小
生成树的概念,发现它在
聚
类
中有一个应用程序。我正在寻找一个真实的数据集(最好是干净的),它可以作为各种
聚
类
算法
的数据源。有一种信息表明,MST
聚
类
在球面和非球面数据上工作得足够好。
浏览 1
提问于2018-06-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
基于余弦相似度值的
聚
类
、
、
、
我从一组网址中提取了单词,并计算了每个网址的contents.And之间的余弦相似度,我还归一化了0-1之间的数值(使用
最小
值-
最大
值).Now我需要根据余弦相似度值来
聚
类
URL找出相似的URLs.which
聚
类
算法
将是最suitable?.Please建议我一个动态
聚
类
方法,因为它将是有用的,因为它将是有用的,因为我可以增加网址的数量的需求,也将是更natural.Please纠正我,如果你觉得我是在一个错误的way.Thanks在
浏览 0
提问于2011-04-30
得票数 2
2
回答
你使用什么方法来选择k-means和EM中的最佳
聚
类
数?
、
、
、
有许多
聚
类
算法
可用。一种流行的
算法
是K-means
算法
,其中,基于给定数量的
聚
类
,该
算法
迭代以找到对象的最佳
聚
类
。这个
浏览 1
提问于2010-02-23
得票数 13
16
回答
纸男孩的
聚
类
算法
、
、
我需要帮助选择或创建一个
聚
类
算法
根据一定的标准。 您希望对地址进行群集,以便将每个群集分配给一个传递人员。(另一种方式是:
最小
数量的集群,其中每个集群包含
最大
的地址数,并且集群中的任何地址都必须以
最大
距离分隔。)对于额外的点数,当数据集被修改(地址添加或删除),并且
算法
被重新运行时,如果集群尽可能保持不变(即。这就排除了简单的k均值
聚
类
,这种
浏览 15
提问于2009-02-18
得票数 34
回答已采纳
1
回答
聚
类
算法
中最重要和最不重要的特征
、
、
我正在试验
聚
类
算法
,比如K-均值。现在,我使用所有变量作为
聚
类
算法
的输入。我想知道是否适合对
聚
类
算法
进行特征选择。也就是说,如何找到那些对集群最重要或最不重要的变量。对于我知道真正的
聚
类
是什么的情况,我的想法是使用不断增加的变量组合子集作为
聚
类
算法
的输入,计算预测组和真实组之间的关联表,应用一些度量(比如准确性)来找到得分最差或最好的特征组合。您
浏览 0
提问于2021-10-16
得票数 0
3
回答
我们能自动选择k-均值
算法
中的k值吗?
、
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
2
回答
什么是k的收敛性?
、
我有一个关于无监督学习的小问题,因为我的老师在任何讲座中都没有用过这个词。我是在阅读教程的时候学到这个词的。这是否意味着,如果在集群的最后一次迭代中,值与初始值相同,那么它被称为收敛?例如 | (1,0) | (2,1)|A(1,0)| .. |.. |get smallest valuec(2,1)|.. |... |现在,在执行
浏览 1
提问于2014-06-28
得票数 0
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