我想我理解kmeans算法是如何工作的,但我在用我的数据将其建模为一种格式时遇到了很多问题。
我正在寻找一种方法,以获得最相似的游戏基于我的输入。
示例:
Original_Game has n Similar_Games. Similar_Games has n Genres, Themes, Tropes.
Original_Game1 has n Similar_Games. Similar_Games has n Genres, Themes, Tropes.
我想kmeans可以告诉我哪些Similar_Games与Original_Game和Original_Game1最
我使用这个数据集,目标列是最后一个'DEATH_EVENT',我把最后一个分隔开了。我正在使用KMeans来计算命中和失误的次数。结果非常糟糕,我想我应该删除一些列,或者创建一个删除的循环。你怎么做?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = np.genfromtxt('heart_failure_clinical_records_dataset.csv', delimiter=
当我在Matlab 2012a中执行以下命令时
centroids=kmeans(imread('image.jpg'),4);
我得到以下错误:
Error using +
Integers can only be combined with integers of the same class, or scalar doubles.
Error in kmeans>distfun (line 659)
D(:,i) = D(:,i) + (X(:,j) - C(i,j)).^2;
Error in kmeans (line 273)
我想使用Spark ML执行KMeans。输入是libsvm数据集:
val spark = SparkSession.builder.master("local").appName("my-spark-app").getOrCreate()
// Start time
//val intial_Data=spark.read.option("header",true).csv("C://sample_lda_data.txt")
val dataset = spark.read.format("libsvm&
当我在OpenCV++ kmeans (参见示例代码)中使用此标志时,该函数根本不会更改标签。使用KMEANS_RANDOM_CENTERS或KMEANS_PP_CENTERS确实可以,只有当我使用这个标志时,问题才会出现。增加尝试次数不会改变任何内容。我正在使用OpenCV版本3.45 (不允许更高版本)和Visual Studio Community 17来编译这段代码。(未指定C++标准。)
int main() {
//voxelReconstruct();
vector<Point2f> ground_voxels;
for (int i =
我对机器学习和k均值算法完全陌生.在搜索了相当多的内容之后,我已经确定,当试图为k-均值找到正确的k值时,我可以使用肘部、剪影或Gap统计方法。问题是每个图表给我的输出有很大的不同。数据是为一个用户的位置与纬度和经度和缩放没有什么影响,因为所有的位置实际上是在相同的50英里半径。
这是我在R中使用的代码:
#Determining the right number of clusters for each user beginning with UserId = 2949
la <- user2949$Latitude
lo<-user2949$Longitude
p &l
我有一个关于犯罪的大型原始数据集,我想使用k-方式对数据进行聚类,但是,当我输入以下代码时会出现一个错误:
Rawdata.3means <- kmeans(Rawdata, centers = 3).
错误:
Error in kmeans(Rawdata, centers = 3) :
more cluster centers than distinct data points.
In addition: Warning message:
In storage.mode(x) <- "double" : NAs introduced by coercion
我对同一事件有两个观察结果。假设是X和Y。我认为应该有nc集群。我正在使用sklearn进行集群。
x = KMeans(n_clusters=nc).fit_predict(X)
y = KMeans(n_clusters=nc).fit_predict(Y)
有没有一个度量标准可以让我比较x和y:也就是说,如果集群x和y相同,这个度量标准就是1。