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我是机器学习的新手。我想知道如何处理大量的分类数据。例如，我有一个客户ID特征(示例- 255458565)，并且有近100000个客户。如何才能将此功能添加到K均值中，而不受其较大id号的影响。
浏览 11提问于2020-05-20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
浏览 4提问于2014-05-26得票数 0
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K-均值聚类是一种常用的聚类方法.假设K-均值聚类有N个点，即N个点应划分为K个群，其中每个组中的点具有相似性。在K-means clustering处理之前，我们应该给初始中心赋值，在这里，我从所有的点中随机选择K点，程序每次运行都得到不同的输出。为什么这会导致不同
浏览 5提问于2014-01-07得票数 4
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K均值聚类和矢量量化有什么区别？我正在处理隐马尔可夫模型，我需要从特征向量中提取符号。
为了提取符号，我是做矢量量化还是k-均值聚类？
浏览 1提问于2012-01-26得票数 8
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我用旧标签(如集群ID )测试一些数据，然后使用K-均值聚类生成新数据，新属性由集群ID的新标签产生。但问题是，我不知道如何在Orange GUI上操作，以评估新旧标签之间的聚类效果如下：
(1)混淆矩阵(GUI)不能直接连接到k均值聚类的输出数据.我想我需要训练我的数据。并且我推测，如果经过测试，学习者<e
浏览 3提问于2014-12-26得票数 1
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比k均值聚类更精确的方法
、、、
在径向基函数网络(RBF网络)中，选择了隐层中的所有原型( RBF函数的中心向量)。此步骤可以通过以下几种方式执行：
智能选择原型的方法之一是在训练集上进行k均值聚类，并使用聚类中心作为原型。我们只知道k均值
浏览 7提问于2014-03-06得票数 1
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我正在学习K-均值聚类，发现在大多数数据集中，有序列号，如客户ID和日期，如购买日期。我认为它们对集群没有任何用处。我应该将它们包含在集群中，还是可以简单地忽略它们？
浏览 0提问于2021-05-26得票数 0
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我的数据有30,000行和140列，我正在尝试对数据进行聚类。我正在进行pca，然后使用大约12台pc进行聚类分析。我随机抽取了3000个观测数据，然后运行了44分钟，同时运行pca和层次结构聚类。一位同事在SPSS上也做了同样的工作，而且花费的时间也大大减少了？知道为什么吗？
下面是我的代码的一个简化版本，它工作得很好，但是对于任何超过2000次的观测结果都很慢。我包括了USArrest数据集，它非常小，所以它并不
浏览 4提问于2019-10-31得票数 0
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10.200.32.150)
现在，我想在数据集中应用k均值聚类对数据进行预处理或规范化数据的最佳方法应该是什么？
到目前为止，我所做的是，首先，我分割每个IP地址基于“。因此，对于每个IP，我将有4个整数。总共有10个整数。对于示例数据，拆分后有以下内容: 10 200 32 150 443 10 2
浏览 0提问于2019-03-13得票数 1
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我正在研究一个基于聚类的模型，我读过关于分层聚类和K-均值聚类的文章。
在什么条件下我应该选择聚类而不是K-均值聚类？
浏览 0提问于2021-03-26得票数 2
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在使用K-means聚类时，我删除了自变量的前5个和后5个百分位值，因此我失去了一些数据点。现在，在我使用K-means聚类之后，我得到了每个数据点的聚类。我如何为之前因为是异常值而被移除的数据点获取聚类
浏览 3提问于2017-05-02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。所以如果我有一个新的数据。我该怎么办？
再次运行k-均值聚类算法，并
浏览 5提问于2014-03-10得票数 22
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有许多聚类算法可用。一种流行的算法是K-means算法，其中，基于给定数量的聚类，该算法迭代以找到对象的最佳聚类。
在k-means聚类中，您使用什么方法来确定数据中的聚类数？R中是否有可用的包包含用于确定正确的集群数量<
浏览 1提问于2010-02-23得票数 13
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我已经对从.csv导入的数据进行了k均值聚类。是否存在将群集结果导出回.csv文件的方法？在k-均值聚类完成后，变量的类不是数据帧，而是k-均值。
浏览 3提问于2015-04-02得票数 1
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如何在K-均值++聚类中找到适合度，以便显示输入与每个集群对齐的百分比。例如，输入A在第1组中为0.4，在第2组中为0.6。
浏览 3提问于2017-09-13得票数 0
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我正在查看在上给出的示例代码# in this case the seeding of the centers is deterministic, hence we run the# kmeans algorithm only once with n_init=1bench_k_means(
浏览 3提问于2014-08-07得票数 3
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我是机器学习和数据分析的新手，而且我还在努力将数据聚在一起。我正在处理大约四万个有6个功能的观察。
我尝试了各种聚类方法，包括K均值法、DBSCAN聚类法，并尝试了分层连锁聚类法.在预处理过程中，对丢失的数据进行归一化处理。一旦我完成PCA，将尺寸从4降到6，我的数据看起来就像新月形，下面可以看到蓝点。
浏览 7提问于2016-06-15得票数 0
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