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聚类最小生成树的数据集
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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。这就是为什么非球面数据集也被追求的原因。
我心目中的数据集应该包含地面真相信息(标签)，因此各种标志的</e
浏览 1提问于2018-06-12得票数 0
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我需要根据它们的余弦相似性来聚类(假设作为参数k)，单词(我存储在数组列表中)。我已经将我所有的单词作为顶点存储在一个完整的、加权的、无向图(使用邻接列表)中，并将它们的余弦相似度值放在边上。据我所知，我需要使用MST (Kruskals算法)进行聚类处理。 [direc
浏览 2提问于2018-04-28得票数 0
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分层聚类启发式算法
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我想探讨大数组中数据项之间的关系。用多维向量表示的每个数据项。首先，我决定使用集群化。我感兴趣的是找到集群(数据向量组)之间的层次关系。我能计算出向量之间的距离。因此，在第一步，我找到最小生成树。在此之后，我需要根据生成树中的链接对数据向量进行分组。但在这一步，我感到不安--如何将不同的向量组合成层次化的集群？因此，现在我知道我的数据集的
浏览 2提问于2011-07-10得票数 4
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好友聚类算法(Python)
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我想在Python中实现一个“朋友中的朋友”算法，在这个算法中，对于N维空间中的一组点(在我的例子中，是二维的)，如果两个点比给定的链接长度更近，就称为“朋友”，而一个朋友的朋友也是一个朋友(如果A是B和B的朋友，A也是C的朋友)。然后，将其中所有的朋友点集合成一个聚类，最终形成若干簇。其动机是，我通常有很强的聚类点，不同<em
浏览 3提问于2022-02-16得票数 0
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现在，我知道凝聚是自下而上的方法，而分裂是自上而下的方法。但是，我不知道他们在具体的过程中有什么不同。例如，它们是否都使用邻近矩阵来计算样本之间的任何成对距离？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
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新闻文章聚类
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我的场景非常简单:我有一堆新闻文章(目前约1k篇)，我知道其中一些报道了相同的故事/主题。我现在想根据共享的故事/主题对这些文章进行分组，即基于它们的相似性。我看到了两种主要的方法--可能是相关的--来做到这一点：
1)机器学习/集群:我已经使用了一些现有的集群库，或多或少取得了成功；请参阅。一方面，像k-means这样的算法需要输入聚类的数量，我不知道。其他算
浏览 1提问于2014-08-10得票数 14
我正在尝试从Seurat的聚类功能产生的聚类中创建一个层次聚类树。他们的函数BuildClusterTree和PlotClusterTree基于SNN (共享最近邻)算法生成了一棵丑陋的树，这是ggplot2无法处理的。我正在尝试找出如何使用其他函数来绘制已由Seurat生成的聚</e
浏览 2提问于2020-06-05得票数 0
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我们怎么能说聚类质量度量是好的呢？“具有较高轮廓值的对象被认为是良好的群集”-Wikipedia。聚类算法是生成具有最小Davies-Bouldin指数的聚<
浏览 0提问于2015-03-02得票数 0
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反向删除算法:从包含所有边的图开始。然后按权重的递减顺序重复通过边缘。对于每条边，检查删除该边是否会断开该图的连接；如果不会，则删除它。
如何证明此算法计算MST？
浏览 3提问于2020-03-27得票数 0
学习GradientBoostingRegressor：我在看GradientBoostingRegressor的scikit学习文档。这里说，我们可以使用'ls‘作为一个损失函数，这是最小二乘回归。但是我很困惑，因为最小二乘回归是一种最小化SSE损失函数的方法。
所以他们不应该在这里提到SSE吗？
浏览 0提问于2020-10-22得票数 1
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我必须根据它们的余弦相似性来比较它们，并根据它们在意义上的相似性从它们产生k簇。, criminals, zombies, father, son, girlfriend, boyfriend, nurse, soldier, professor, college]son criminals 7.622005318852533E-5
directors film 0.00269683524940825
浏览 2提问于2018-05-04得票数 1
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图聚类的质量有几个度量标准，例如Newman模块化。这些使您能够比较同一图的两个候选聚类。可以选择一个聚类算法，运行它，并为找到的最佳聚类计算您喜欢的模块化
浏览 0提问于2015-02-25得票数 3
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我试图开发一种聚类算法，任务是在一组2D点上查找k类，(以k作为输入)，使用Kruskal算法进行轻微修改，找出k个生成树，而不是一个。问题：
集合中有5个清晰的聚类，它们很容易被算法分类，但是当k> 5时，结果是相当令人失望的，这是事情开始变得棘手的时候。我相信我的算法是正确的，也许数据对Kruskal
浏览 2提问于2013-12-05得票数 6
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首先是这样一个问题：“疫苗配送是一个具有挑战性的问题。运输和储存新型疫苗的条件意味着目前只有一辆运输卡车，必须在英国的几个主要城市停留12小时，才能让公众接种疫苗。为卡车通过这些城市找到一条最佳路线。因此，卡车的总数将是2，以及如何添加更多的卡车，以减少整体时间。
我想添加额外的卡车，如何实现每个12小时的时间？下面是我编写的代码。
浏览 2提问于2021-05-03得票数 2
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文本片段的平均长度为16个单词。正如你可以想象的，频率矩阵将是相当稀疏的。我正在寻找一个软件包/ libray / sdk，可以让我找到这些集群。我曾经尝试过CLUTO，但这对CLUTO来说似乎是一项非常繁重的任务。从我的在线研究中，我发现BIRCH是一种可以处理这类问题的算法，但不幸的是，我在网上找不到任何BIRCH实现软件(我只找到了几个特别的实现，比如分配项目，缺乏任何类型的文档)。有什么建议吗？
浏览 3提问于2011-09-15得票数 3
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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
浏览 4提问于2014-10-10得票数 1
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，我需要用Prim的和Kruskal的算法找到G的最小生成树。我很难用Kruskal算法找到最小生成树。我看过很多与Kruskal的图形算法相关的视频，但我最终得到了与Prim算法相同的图形。
有人能
浏览 1提问于2019-03-17得票数 0
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不同大小的聚类邻接矩阵
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我已经为不同大小的有向图创建了邻接矩阵。我有大约30,000个矩阵，每个矩阵都在一个单独的文本文件中。我如何对它们进行集群，是否有可用的工具。表示集群的有向图的最佳方式是什么？
谢谢。
浏览 0提问于2011-12-06得票数 2
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程序生成低聚树
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我正在寻找一个算法或产品，将产生低聚树。语言不重要。我到处搜索，有很多“树生成”算法，但它们迎合了更真实的外观，而不是相反的树木。下面是我想要动态生成的树的类型：
即使仅仅是生成看起来像树顶部分的小块的算法也会有帮助。
浏览 2提问于2015-03-31得票数 18
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