对问题的描述:
其目的是提取某个顶点所属的分量,以计算其大小。
守则的步骤:
使用方法获取图中所有连接组件(c.c)的列表。
然后,迭代c.c列表,同时每次检查某个节点是否属于它。
当它被发现时,我计算它的大小。
守则如下:
def sizeofcomponent(clusters, vertex):
for i in range(len(clusters)):
if str(vertex) in clusters.subgraphs()[i].vs["name"]:
return(len(clusters.s
我正在通过查看文档的结构来对文档进行聚类。
我在下面的代码中提取了BERT嵌入变量X中的结构。
我正在尝试的是:
for num_clusters in np.arange(2,200):
model = KMeans(n_clusters=num_clusters)
model.fit(X)
pred = model.predict(X)
centers = model.cluster_centers_
cluster_sum = 0
for i , c in enumerate(centers):
use = []
我想使用R来提取图的一个巨大分量的邻接矩阵。
例如,我可以创建Erdos-Renyi g(n,p)
n = 100
p = 1.5/n
g = erdos.renyi.game(n, p)
coords = layout.fruchterman.reingold(g)
plot(g, layout=coords, vertex.size = 3, vertex.label=NA)
# Get the components of an undirected graph
cl = clusters(g)
# How many components?
cl$no
# Ho
我在一个带有128 GB内存的服务器上使用python语言。我正在用马尔可夫算法进行图聚类。该进程的详细情况如下:
Graphtype = nx.Graph()
G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'source','target', edge_attr='weight', create_using=Graphtype)
图表详细信息:
Name:
Type: Graph
Number of nodes: 4533801
Number of edges: 10548751
Average degree: 4.65
我将我的聚类中心投影到两个主成分上,但给出的图不在我的两组数据点的正确中心位置。我的代码如下所示。有没有人看到我哪里错了?PCA很好,但是集群的一个数据点还差得很远。我要提到的是,我的质心数据点有一半是负的。我已经尝试过反pca变换,真的不确定错误是从哪里来的。任何帮助都是非常感谢的!
import numpy as np
import sklearn
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
data = normaliz
R包密度()的小片段给出了将colored_bars函数与包dynamicTreeCut中的cutreeDynamic一起使用的示例,如下所示:
# let's get the clusters
library(dynamicTreeCut)
data(iris)
x <- iris[,-5] %>% as.matrix
hc <- x %>% dist %>% hclust
dend <- hc %>% as.dendrogram
# Find special clusters:
clusters <- cutreeDynamic
我正在尝试用python获取Bland-Altman Statistics,就像我们在R中得到的一样。但是我没有找到任何关于这方面的东西。我已经用python编写了Bland-Altman图。我对共识的偏见和限制特别感兴趣。谢谢。 这是我从R得到的: Standard deviation of bias: 6.52818
Standard error of bias: 0.06593449
Standard error for limits of agreement: 0.1126868
Bias: -5.855469e-13
Bias- upper 95% CI: 0
我想要实现的工作流程是: dm <- dist(data)
dend <- hclust(dm)
k <- stats::cutree(dend, k = 10)
data$clusters <- k
plot(hclust, colorBranchees = k) #???? What I can use here. 因此,我使用cutree输出搜索彩色树状图分支。我找到的只有dendextend。 问题是我没能用dendextend实现工作流。 这就是我想出来的,但我现在想要显示clusterLabels library(dendextend)
hc <-
我有一个矩阵,行是品牌,列是每个品牌的特征。
首先用scikit学习计算亲和矩阵,然后将谱聚类应用到亲和矩阵上进行聚类。
当我计算每个簇数的轮廓值时,只要簇数增加,剪影值也会增加。最后,当簇数越来越大时,通过计算轮廓值,给出NaN结果。
#coding utf-8
import pandas as pd
import sklearn.cluster as sk
from sklearn.cluster import SpectralClustering
from sklearn.metrics import silhouette_score
data_event = pd.DataFra
我想有可视化的层次聚类与形状一个在另一个。亮度级别表示层次的级别。让我用一个例子向你展示我的想法:
# Clustering small proportion of iris data
clusters <- hclust(dist(iris[20:28, 3:4]), method = 'average')
# Visualizing the result as a dendogram
plot(clusters)
现在我们可以转换树状图,如下所示。
有没有R包可以产生类似的东西?
我有一个具有三列和数千行的数据集,如下所示。
classes (clusters)的数量为4,如第三列(R, I, C, F)所示。
row id VALUE CLASS
1 284 R
2 254 I
3 184 C
4 177 F
..........
,我正在尝试根据这4个类从上面的数据中获取集群图。预期的输出如下图所示.
我尝试过的:散点图在海上
from pandas import read_c
我的数据集形状是(248857, 11),这是StandartScaler之前的样子。我之所以进行聚类分析,是因为那些聚类算法(如K-means )在输入到algo之前确实需要特征缩放。
之后
我用三个集群实现了K-均值,我试图找到一种方法来显示这些集群。我发现found是一个解决方案,但我被困住了。我就是这样实现它的:
# save the clusters into a variable l.
l = df_scale['clusters']
d = df_scale.drop("clusters", axis = 1)
standardized
我需要帮助来了解如何在R中使用k-means聚类来找到最佳聚类数。
我的代码是
library(cluster)
library(factoextra)
#read data
data<-read.csv("..\file.txt",header=FALSE, sep=" ")
#determine number of clusters to use
k.max<- 22
wss <- sapply(2:k.max, function(k){kmeans(data, k, nstart=10 )$tot.withinss})
print
我有以下简单的问题。对于多个节点,我有一个距离矩阵,我希望得到这个节点的子集列表,这样在每个子集中,每两个节点都处于最小距离dmin。也就是说,最初,每两个节点都由具有关联值的边缘连接。我希望删除值小于dmin的每一条边,并列出所有由此产生的断续图。
本质上,我希望得到彼此非常接近的数据点簇,而不是使用聚类算法,而是使用距离的阈值。
我的问题是,自然地,我如何在R中完成它,考虑下面的矩阵m:
a b c d
a 1.0 0.9 0.2 0.3
b 0.9 1.0 0.4 0.1
c 0.2 0.4 1.0 0.7
d 0.3 0.1 0.7 1.0
有四个节点(a,b,c,
我正在查看在上给出的示例代码
此脚本中有以下代码:
# in this case the seeding of the centers is deterministic, hence we run the
# kmeans algorithm only once with n_init=1
pca = PCA(n_components=n_digits).fit(data)
bench_k_means(KMeans(init=pca.components_, n_clusters=n_digits, n_init=1),
name="PCA-based",
我已经开发了几个月的swift iOS应用程序,而且我对日期还不熟悉,我发现这有点困难。所以我想要做的是得到两个NSDate之间的天数之差(一个是今天,另一个是一个字符串),然后得到它们之间的天数,然后用int(dataMoneyLeft)除以,这样就可以得到每天的钱。
谢谢你的帮忙!
下面是我的代码:
var datePassed1 : String?
var dataMoneyLeft : Int?
func getDateDifference(){
let date = NSDate()
let calendar = NSCalendar.currentCalendar