我有一个数据集，其中某些行被标记为一个类(并将其解释为不同的集群#1 )，但其他点要么没有标记，要么不明确。因此，我想通过将未标记数据点与集群#1的各自距离(更准确地说，从集群#1的最近点到相应的未标记点)排序，找出哪些未标记的数据点与集群#1相距最远。我的第一个想法是在这些点之间建立一个相似矩阵，并计算出每个未标记点的最近距离，但不知怎么说，这似乎是一种笨拙<e
浏览 0提问于2020-07-30得票数 1
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, 4] || 5 | [5] |我想对相似的图像进行聚类我的目标是这样做：| ------| -------------- |-------|| 5 | [5] | 3
浏览 13提问于2021-05-16得票数 3
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我正在处理Python中的异常检测任务。
为了发现异常，我使用k均值聚类算法。训练是利用数据集中的训练部分进行的，预测是一天一天进行的。
为了区分记录是否异常，我计算每个点与其最近的质心之间的距离。number_of_outliers).min()
day_df['anomaly'] =
浏览 0提问于2019-07-29得票数 3
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在使用k-mode对数据集执行聚类之后，我必须及时演化聚类，那么，是否有一种方法可以在数据点更改其属性值时自动调整质心？
我是说。我正在对一大组具有类别值的数据进行聚类。然而，这些数据点会随时间变化(它的分类值)，所以我想知道，只要数据点随着时间的推移略有变化，是否有任何方法可以调整K个质心(甚至K个数)。我可以用质心重新计算每个数据点之间<em
浏览 0提问于2018-04-30得票数 0
我知道，在无监督的机器学习中，有很多方法可以找到聚类。然而，我想要一种简单易懂的方式，而不是不可预测的。而且，我的数据点很少。数据点的数=大约20个，只有，最大的cluster= 4，，，集群中数据点的数目可以改
浏览 0提问于2021-07-19得票数 0
我使用t-SNE将我的数据集的维数从18降到2，然后使用kmeans对2D数据点进行聚类。使用这个，print(kmeans.cluster_centers_)我现在有了一个集群的2D质心数组，但我想要获得这些质心对应的18D原始数据点。 有没有一种方法可以倒着使用t-SNE？谢谢!
浏览 51提问于2021-07-25得票数 0
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如何组合分布相似的数据？
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我收集的时间序列数据与数据点约2年的每日数据。我想出一种方法来增加数据点的数量，这样神经网络就能更好地理解数据的波动。我提出了一个假设，我试图按照相似的分布对相似的时间序列数据进行聚类，以增加输入到神经网络的数据点的数量。这是解决问题的正确方法吗？如果是这样的话，我在什么基础上将这些相似的数据
浏览 0提问于2019-08-31得票数 2
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一种自定义聚集算法的从头实现
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我了解聚类算法，它从每个数据点开始作为单独的聚类，然后将点组合成簇。
集群两点c1和c2如果簇之间跨越维度1的距离为< T1，而跨维度2的距离< T2，则.和跨越维数n< Tn的距离。如果满足了跨维度1的规
浏览 4提问于2012-05-27得票数 6
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ML模型的鲁棒性
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在试图模拟类似于这论文中描述的ML模型时，经过一些调整后，我似乎最终在一些样本数据上获得了良好的聚类结果。“好的”结果，我的意思是很高比例的观测结果被放入正确的聚类中，表明模型确实起了作用。(这些特定的数字是随机选择的，但通常良好<
浏览 0提问于2018-09-07得票数 10
我想我杀了这个头衔，但我不能用另一种方式来表达。另一种选择是使整个可折叠的事物可变，并在集合中修改实例。我有没有其他的选择，而不使这些(类和集合)变？在这种情况下，我甚至不知道如何同时修改和过滤。
我想我应该多解释一下我的情况。具体来说，我正在尝试实现dbscan聚类算法。我有一个函数，可以返回两个数据点之间的距离。对于每一个数据点，我需要得到比那个数据点更接近<
浏览 7提问于2015-10-11得票数 0
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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。这是我的问题。现在我有了5个不同的集群，我想再次对这5个集群进行集群，这样我就可
浏览 1提问于2022-01-31得票数 0
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2x2应急矩阵： 2 1 1 0[[ 0 0 0 1 ]应变矩阵表示两个聚类算法的结果，每个聚类算法有两个聚类。第一行表示Ci在集群1中有三个数据点，在集群2中有一个数据点。Cj在集群A中有三个数据点，在集群B中有一个数据点。因此，这两种算法都“同意”N=4个数据点中的两个数<em
浏览 7提问于2022-07-20得票数 1
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我想用量化误差来衡量聚类的质量，但是找不到任何关于如何计算这个度量的明确信息。我发现的少数文件/文章如下：
在2011年发布了关于不同类型距离测量的交叉验证(这个问题非常具体，没有给出多少关于计算的内容)。，其中quantization_error函数(在代码的末尾)是用Python实现的。关于第三个链接(这是我迄今为止找到<em
浏览 4提问于2018-01-10得票数 4
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有人能指出特征选择和聚类以及降维算法之间的区别吗？聚类帮助我们指出哪些变量簇清楚地定义了输出。特征选择+聚类不是和降维算法一样吗？
浏览 4提问于2015-10-27得票数 0
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我可以使用什么标准来说明我选择的最终聚类的数量。使用层次聚类分析，我在K均值分析中从2个聚类开始。然而，在运行了许多其他具有不同聚类数的k-means之后，我不知道如何选择哪个更好。有没有一种通用的方法来选择科学上正确的集群数量。
浏览 4提问于2014-12-16得票数 0
我在一维数据集上执行聚类，我需要一种方法来自动确定来自k \in \{2, 3, 4, 5, 6\}的最佳集群数。对聚类的观测数较少(通常在10-13之间)。我想我需要检查两个目标之一的优化(或者同时进行)，看看什么是最有效的：
若要使用群集内差异最小的分区实现分区，请执行以下操作。从直觉上讲，我会选择类似于簇内平均方差的方法，
浏览 0提问于2019-12-27得票数 2
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我被要求进行聚类分析，以评估手动标记数据集的标签的有效性。问题是，“聚类标签”具有由聚类算法分配的任意值，例如，所有标<e
浏览 0提问于2023-02-08得票数 0
我的目标是能够通过模型处理产品照片，并让它在白色背景下返回与产品相同的照片。产品照片将有不同的大小和产品类型。
我想提供有背景和没有背景的产品的模型照片。在未来，我也将扩展数据集与部分删除的背景。
浏览 2提问于2016-06-23得票数 0
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层次聚类
、
我已经阅读了一些参考资料，并了解了层次聚类的工作原理。然而，当我将其与k-means聚类进行比较时，在我看来，k-means确实构成了特定数量的聚类，而层次分析则向我展示了如何对样本进行聚类。我的意思是，在分层聚类中，我没有获得特定数量的集群。我只得到了一个关于集群如何构成的方案，以及样本之间的部分关系。
因此
浏览 4提问于2018-04-24得票数 1
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有效动态聚类
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我有一组来自单元间隔的数据点(即具有数值的一维数据集)。我在网上收到了一些额外的数据点，而且某些数据点的值可能会动态变化。我正在寻找一个理想的聚类算法，它可以有效地处理这些问题。我对使用k均值算法的关注是，需要提供簇数作为输入。我知道它们优于其他聚类算法(GAs、MSTs、分层方法等)。时间和空间的复杂性。老实
浏览 5提问于2014-07-08得票数 0
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