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我正在使用scikit-learn的特征聚集，以对特征而不是观察值使用分层聚类过程。这是我的代码：import pandas as pd
df = pd.read_csv('C:/Documentsagglo = cluster.FeatureAgglomeration(n_clusters=5)df_reduced = agglo.transform(df)
我最初
浏览 5提问于2017-12-20得票数 2
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我有一张船的地图，当它们靠近时，它们会聚集在一起，除非你随后将指针悬停在集群圆圈上。问题是，当你将鼠标悬停在它们的标记上时，地图也应该显示有关船只的弹出信息。这对于独立的、非集群的船舶很有效。然而，当船只聚集在一起时，我不知道如何检测哪个船标(如果有的话)悬停在上面。当船舶标志没有被集群时，我使用OpenLayers函数"getFeaturesAtPixel"，检查在这些
浏览 9提问于2020-07-27得票数 2
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例如，我有由房价组成的数据集。该数据集包含如下特征:房屋大小、月租金、房屋颜色、位置、建房年份。
我想将所有这些属性分组到集群中。问题是如何表示分类特征，如颜色。聚类算法是如何处理这些分类变量的呢？另一个问题是:如果我们假设月租为0，这对集群有什么影响呢？
浏览 0提问于2020-08-03得票数 1
Azure地图中的数据源可以在一定半径内聚集点特征(引脚)。当在这样一个集群上发生单击事件时，我希望将我的边界框重置到集群所表示的区域，并放大以显示集群中的单个引脚。使用Google，您可以将集群的默认行为设置为单击自动缩放。这个特性在旧的中也相对容易实现。如何在没有庞大数量的JavaScript的情况下在Azure中添加此功能
浏览 0提问于2018-11-12得票数 1
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CNN置换是等变的吗？
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如果我使用带有3x3内核、零填充和没有池层的CNN层，输出特征映射将由特征向量组成，每个每个向量与输入图像的原始3x3块直接相关，对吗？因此，例如，我可以将输出特征映射向量作为时间步骤发送到LSTM，如果图像集群具有时间依赖性，它应该会学习图像集群之间的依赖关系。
📷
浏览 0提问于2020-07-31得票数 0
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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",
浏览 5提问于2014-09-05得票数 2
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多特征聚类
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我想知道如何执行具有多个特征的聚类分析。例如，让我们考虑一下，我对每个对象都有一组功能(我有很多对象)。并且这些特征中的每一个都具有特定维度(特征A是n维的向量，特征B是m维的向量，依此类推)。如何将所有对象的所有不同特征聚集在一起？
浏览 0提问于2014-04-08得票数 0
我正在尝试实现研究论文增强树与元结构工程相结合的预测维护。本文有一个叫做元特征工程的部分，他们使用层次聚类来创建特征。报纸上说：
第三种分析数据集中异常值的方法是基于层次聚集聚类算法5。分层聚类从Z组开始(Z是观察的数目)，每个组最初包含一个对象，然后在每个步骤中合并两个最相似的组，直到只有一个组，包含所有数据。这种方法的基本原理是，被合并的最后一个观察可能仍然与它们合并到的组有很大的不同。根据定义
浏览 0提问于2021-03-23得票数 1
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基于无监督机器学习的图像聚类
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我想把这些图像分成不同的类别(如身份证、账单和护照)。我也知道这个过程可以用k-方法来完成.
所以对我来说问题是关于特征和使用K-均值的图像。如果有人曾经这样做过，或有线索，请您推荐一些链接开始或建议的任何功能，可能是有益的
浏览 0提问于2018-10-09得票数 7
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我有一个数据集的变量，代表分数和特征(定性和定量的混合在这两方面)。我想根据每个分数来聚类特征(而不是个人观察)。因此，我想在trait_1和trait_15的基础上形成相似的特征簇，然后对分数2和3重复。下面是数据结构的例子。我在想，我可以使用ClustOfVar包来形成这些集群，如果我只是尝试将所有变量聚集到类似的组中，我就会理解这一点。但是，我不知道如何根据其他变量之一对它们进行聚类。
如果有人有建议，我会很感
浏览 1提问于2012-09-14得票数 1
在特征聚维降维中，亲和力=“预先计算”意味着什么?它是如何使用的？但是，我不知道这个“预算法”实际上意味着什么，我是否必须为特征聚集算法提供“预先计算”的内容？“预先计算”究竟是什么意思？在进行特征聚类的fit_transform后，将结果传递给Birch聚类算法，得到了比其他相似点更好的结果。结果与PCA相似，但内存消耗开销要低得多，所以我会使用特征聚集作为降维，但我担心我做错了吗？
浏览 0提问于2018-09-27得票数 2
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无监督的文件分类
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我正在尝试创建一个分类器，在这个分类器中，用户的“手动”工作较少。对于较少的体力劳动，我的意思是训练集的手工标记不会有初始阶段，比如机器学习(监督)。
我的数据集是由不同类的实例组成的。类是非常不同的(在某些情况下)，并且尝试一个无监督的分类器，就像一个聚集的聚类，类被很好地分割。在此之后，使用TF/ICF之类的度量通常是那些在我的手动
浏览 0提问于2016-09-22得票数 2
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scikit是否支持命名数据的聚类，即如何在集群算法运行后检索文件名？
是否有方法将元数据与培训数据(例如文件名)一起存储？这种元数据应该在特征缩放、人工特征的引入等情况下生存下来。
浏览 2提问于2015-05-06得票数 0
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假设我在地图上有20,000个特征，而且每个特性都有许多属性(以及纬度和经度)。一种叫做人口的属性。我想将这20,000个特征分成3类，其中每个集群的人口总数等于特定值90,000，而每个集群中的特征应该彼此靠近(即我们将考虑位置)。因此，输出集群应该具有以下条件：
集群2=90,000中所有点&#x
浏览 0提问于2019-01-03得票数 0
我有一个由100个特征组成的数据帧，用于集群问题。这些特征被划分为特征N1、N2和N3的3个块，并且所有特征都具有作为后缀的对应组。例如，功能的名称可能是： umidity_n1、air_n1、lat_n2、long_n2等。 因此，到目前为止，我正在将PCA应用于整个数据，我希望PCA是按组应用的。因此，一个主成分分析用于具有_n1后缀的特征，一个主成分分析用于
浏览 37提问于2021-11-10得票数 0
我想根据可可农场的植被结构对可可农场进行分组，并了解每个集群的特征(方法取自Deheuvels et al.，2012)。我已经做了pca和k-means，但是我如何理解k-means中心对应的每个变量的值，因为它们是PC分数。
我对我的数据进行了主成分分析，得到了5个PCI，可以解释85%以上的变异。使用5个PCI的分数，我执行了k均值聚类(k=5)。
浏览 0提问于2019-07-28得票数 0
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我们有一个由4个节点组成的集群，具有上述特征：Spark作业在处理过程中花费了很多时间，知道我们的作业是从RStudio运行的，而我们仍然有很多内存未被利用，我们如何优化这段时间。
浏览 0提问于2017-09-12得票数 0
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我通过调查收集了数据，在调查中，我要求用户在94个产品特征列表中准确地选择20个特征。我的数据中的列代表94个产品特性，行代表参与者。我试图根据他们选择的产品特性将相似的用户聚集在不同的用户组中。每个用户集群还应该告诉我与每个集群相关联的产品特性。我正在使用一些开源集群工具，如NCSS和JMP。我试图使用模糊聚类技术来实现我的目标，但不幸的是，这些工具并不处理二进
浏览 5提问于2017-02-16得票数 2
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这些例子可以转换和镜像，以产生12,000例的每一个好的和坏的。我对数据科学非常陌生，我的理解是，像决策树这样的二进制分类器不能很好地处理这么多特性。但是请注意，我将有很多的集群</e
浏览 0提问于2019-12-08得票数 1
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我正在对200000个样本进行k均值聚类.该数据集共有14个特征。其中一个特性是id，其余的都是绝对的。我的假设是，更多的特征和较低的
浏览 0提问于2019-08-26得票数 1
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