我只是用C++编写了一个程序,它以点格式计算无向图的聚类系数。我的问题是,我的程序的结果与R的输出不匹配(使用igraph库):
我的节目:
The cluster coefficient of "0" is: 0.257 (88/342)
The cluster coefficient of "1" is: 0.444 (40/90)
The cluster coefficient of "10" is: 1.000 (2/2)
The cluster coefficient of "2" is: 0.418 (46/11
我正在尝试使用hdbscan聚类后重建脑瘤图像。
但是,hdbscan与kmeans不同,它没有集群中心,因此我对如何获得集群映像感到有点困惑。我尝试通过将(65536,3)数组与hdbscan标签(即r)进行匹配,并在获得crs中每个集群的平均聚类点后存储它们,从而获得ref集群中心。
我不确定这是否是重建图像的最好方法,也就是基于聚类获得一些均值中心,然后使用均值中心加标签重建图像。
crs = np.zeros((dbnumber_of_clusters, 3))
for i in range(0, dbnumber_of_clusters):
dbcluster_points
假设我有一个表(使用,没有自动重新聚类),这个表不是特别好的集群:
create or replace table recluster_test3
(
id NUMBER
,value NUMBER
,value_str VARCHAR
)
cluster by (value)
;
alter table recluster_test3 suspend recluster; -- no automatic reclustering
describe table recluster_test3;
insert into recluster_test3 (
sel
我正在做聚类工作,我有90个特征,有13500个数据点,去除了相关变量,其中皮尔逊相关性超过90%,我的特征空间减少到70个。而且,几乎所有我最初的90个特性都有大量的零值(超过70%-80%的数据点)。我在算法实现方面所做的是:
Ran K-通过根据轮廓指数选择聚类数来表示原始数据的70个特征(均为数字)。
Ran K-通过根据剪影索引选择簇数将维度降到2。
我所观察到的和我相应的问题是:
K-表示pca减少的数据提供了更好的聚类。有什么办法可以让我用这个集群来解释吗?就像从pca分配聚类标签一样,将数据减少到原始数据
原始数据上的K-均值和pca上的K-均值是如何不同的?我知道pca会将数