私は3つの行列を比較します。それぞれ5x6です。もともと、階層的クラスタリングを使用して行列をクラスタリングし、最も類似した行列をグループ化し、類似性の閾値を与えたいと考えました。 私はPythonでそのような機能を見つけることができませんでしたので、私は距離測定を手で実装しました。(p-norm where p=2)。今私は3x3の距離行列を持っています（私はこれも類似行列です）。 私は今、樹状
2つの密行列（titleとpara）があります。私は親和性伝播アルゴリズムを使用してそれらをクラスター化してから、クラスターをプロットしたいと思います。 私は次のコードを書いています。これらのコードは、1つの機能に基づいています。どのようにこれを両方の機能のクラスターに適応させ、結果をプロットすることができますか？ import os
import time
import string
im
私はscikit learnの 'Spectral clustering'関数を使用しています。私は8100×8100マトリックスのクラスタリングを実行できますが、このファンクションは10000×10000マトリックスの誤差をスローします。 大きな行列には誰でもこの関数を使用しましたか？ 編集：は Not enough memory to perform factorization.
T
私は「クロス検証済み」フォーラムで、これまでのところ応答なしでも、この質問をしてきたので、私もここにしようとしています：私は類似度行列を計算したい を（私はさらに私のデータ（自動車会社の失敗データ）からクラスタリング目的で使用されます。データは次の変数で構成されています： 開始日+時間（dd/mm/yyyy hh/mm/ss）、DURATION（秒）、DAY OF THE WEEK（月、火、...