我在CGAL中很难计算k阶Voronoi图和3d voronoi图。
首先,从给定的点集(2d/3d)计算k阶Voronoi图(k是最近邻数)。
- As far as I know, there is a header file "k\_delaunay.h" (code [here](https://github.ugent.be/divhaere/cgal/blob/master/demo/CGAL_ipelets/include/CGAL_ipelets/k_delaunay.h)) in CGAL demo ipelet folder. And it ca
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 = []
如果您在Python中的scipy中有此分层聚类调用:
from scipy.cluster.hierarchy import linkage
# dist_matrix is long form distance matrix
linkage_matrix = linkage(squareform(dist_matrix), linkage_method)
那么,从这里开始对单个点的分配进行聚类的有效方法是什么?即长度为N的向量,其中N是点数,其中每个条目i是点i的簇数,给定给定阈值thresh在结果聚类上生成的簇数?
需要说明的是:簇号是在对树应用阈值之后它所在的簇。在这种情况下,您将为它
我有一个类似于下面所示的数据集,从我的角度来看,它清楚地形成了线条。我不想画标记,我想用一条线连接每条曲线中的标记。我很好奇,在这种情况下,什么样的聚类算法会是一个好的?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed = 42
#Generate (x,y) data
x = np.linspace(0.1,0.9,50)
y = x%1
x += np.sin(2*x%1)
y = y%0.2
#Shuffle (x,y) data
ns = list(range(len(x)))
np.random.