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等组聚类算法
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我有300个采集点，我需要根据GEO坐标对其进行聚类。但是我所有的集群都应该有8的上限，5的下限。我如何在Python中做到这一点。 Refer Image for Sample output
浏览 22提问于2020-09-02得票数 1
我正在寻找一种聚类算法，您可以在其中设置一些点，该算法的目标是在集群中。例如，如果我有10个总数据点( n=5 )，则该算法将对其进行聚类，并将其分组为2个聚类。如果总数为11和n=5，则为第2组，1组为5组，1组为6组。
我在想，我可以使用聚集性集群，然后停止在一定数量的集群，但我想知道这是不是错误的方法，我不应该做聚
浏览 3提问于2021-12-09得票数 0
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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
浏览 0提问于2021-10-16得票数 0
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分布式文本聚类框架
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我需要一个分布式文本聚类框架来支持完整文档集的算法。像carrot2 这样的应用程序在处理一组文档时需要进行内存计算，因此非常耗时且非常高效。如果这种文本聚类算法，如lingo，STC，knn等能够在分布式环境下运行，那么它们的速度将会更快。有没有使用开源工具的框架，比如hazelcast ，或者有没有更快、更高效的具体方法？
浏览 1提问于2012-06-20得票数 0
人类是否可以手动对数据集进行聚类？例如，考虑下面描述的Iris数据集：
而不是使用基于连接的聚类(层次聚类)、基于质心的聚类、基于分布的聚类、基于密度的聚类等聚类算法。等。人类可以手动对虹膜数据集进行聚类吗？为了方便起见，让我们将其视为二维数据集。人类将通
浏览 0提问于2015-03-16得票数 0
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我有一组来自搜索引擎的用户查询需要集群。到目前为止，我遇到的唯一的聚类算法是K-means算法，它需要定义聚类的数量。在这种情况下，我不知道数据中存在多少簇。是否有任何聚类算法允许在不预先定义聚类数量的情况下进行聚类？
浏览 0提问于2013-01-29得票数 0
作为我的MTP的一部分，我公开了一些聚类算法，如kmeans聚类算法、成对聚类算法等，作为web服务。现在我必须找到一个现实生活中的应用程序来解释我从聚类算法中获得的结果。这些聚类算法获取数据点(每个数据点代表xy平面上的一个点)，并使用欧几里德距离对这些数据点进行聚类。请帮
浏览 1提问于2011-04-10得票数 0
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我想知道k均值聚类算法是否能做分类？假设我有很多数据，我使用k-均值聚类，然后得到2簇A，B，质心的计算方法是欧氏距离。B组在右侧。再次运行k-均值聚类算法，并能得到新的数据属于哪个聚类？
其他方法？
浏览 5提问于2014-03-10得票数 22
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想象一下，你有100-1000张图片，如下所示最好的算法是什么来唯一地识别这个图案，即使它是旋转的或缩放或者甚至是平移和/或部分裁剪？
浏览 0提问于2018-02-21得票数 0
我有1000张2D灰度图像，并希望在python中对它们进行聚类，使具有更多相似之处的图像保持在同一组中。图像表示简单的几何形状，包括圆、三角形等。如果我把每幅图像都压平成一个向量，然后运行聚类算法，那就非常复杂了。图像是400*500，所以我的聚类训练数据将是1000*200000，这意味着200000功能！
浏览 7提问于2016-03-10得票数 2
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我使用两种类型的聚类算法，我采用分层聚类，K-均值聚类使用python库。
现在的结果有点不同，那么我如何比较结果和使用哪种算法呢？因为我想为一组未标记的数据写一个结论。使用多个算法并在它们之间进行比较有什么好处？
浏览 0提问于2020-12-12得票数 0
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我使用带随机初始化的k均值聚类来进行聚类识别.算法可以很好地处理好数据。但是如果我处理的数据有很多噪声，那么我的k均值算法就失去了它的鲁棒性，并为同一数据集上的每次运行提供了不同的解决方案。因此，我决定改进我的k-均值聚类，以最小化Ward标准：
遍历点和所有簇，找到点P和组A和B，所以如果我把点P从A组移到B组，那么这种聚<
浏览 4提问于2014-05-26得票数 0
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我需要基于文档的意图对一组文档进行聚类，我计划使用LDA(潜在Dirichlet分配-主题建模)。我一直在尝试LDA算法进行主题建模，能够获得主题列表，但不确定我是否可以将主题视为意图本身。
期望一种根据文档的意图对文档组进行聚类的方法。
浏览 0提问于2019-08-20得票数 0
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聚类算法在建立模型之前？
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我想了解的是，在建立预测模型/模型之前，如何使用聚类算法(如果可能的话)在数据集中识别自然出现的组，从而提高模型/模型的准确性。
浏览 0提问于2018-03-05得票数 0
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当用ELKI 0.5中的聚类算法对数据集进行分析时，程序会产生一些统计量: Jaccard指数、F1-测度等。为了计算这些统计量，必须有两个聚类进行比较。与之相比，该算法创建的聚类是什么？
浏览 3提问于2014-04-05得票数 0
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这种双聚类技术将首先生成用户集群，然后生成页面clusters.after，它将用户集群和页面集群结合起来生成双集群。现在，我不知道应该使用哪种集群技术来实现此目的。最好的聚类将从该矩阵生成一致的双色图。
浏览 2提问于2014-05-07得票数 0
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我试图使用R中的PAM算法来围绕medoid形成集群，但对于PAM (多少有点强于集群大小)是否有固定的集群大小呢？是否还有其他聚类算法可以为medoid提供大小相等的集群？
提前谢谢你的帮助。
浏览 3提问于2016-06-03得票数 0
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我有一组建筑，我想根据它们的能耗、大小、类型和邻里关系对它们进行聚类。我使用k-means方法和"get_dummies“方法来处理我的分类数据。 我想问，这是否处理分类数据的正确方法？(我还试图简单地将它们映射到1,2,3等数字，并在聚类之前对它们进行归一化，但没有收到合适的结果)如果您提出了另一种算法(随机森林、支持向量机或其他任何算法)，如果您提供给我学习它的链接或网站，我将不胜感激另一个问题是，如果我想要我的一个特征对这个聚<
浏览 28提问于2020-04-19得票数 1
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关于轮廓宽度(SW)、戴维斯- Bouldin指数(DB)、Calinski-Harabasz指数(CH)和Dunn指数等指标鲜有报道。我们怎么能说聚类质量度量是好的呢？聚类质量度量是否有较好的度量？“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指数的聚类</em
浏览 0提问于2015-03-02得票数 0
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