cluster-analysis

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私はこのような配列を有する： 1003 1007 0.0140589588522423 1059 1185 0.0336635172202602 1003 1093 0.0403056531253910 1003 1111 0.0417787840566580 1059 1127 0.0437157438475326 1082 1092 0.0532154519263457 1076

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fviz_clust軸名をR

に変更私はRが新しく、パッケージfactoextraと関数fviz_nbclust（）に関する質問があります。自分自身の名前をX軸とY軸の名前に変更したいが、どうやってそれを行うのが見つからない。私はタイトルを追加する方法を見つけましたが、軸は追加しませんでした。 fviz_nbclust(new_data, kmeans, method = "wss") + geom_vline(xint

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クラスタソリューションと変数の間で相関分析を実行するにはどうすればよいですか？

私は教授がSPSSで数種類の分析を説明しているのを見たことがあります。同じ結果を導いた同じ分析を実行する必要がありますが、その方法は分かりません。次の分析（SPSSの機能または手順）を実行する方法についてアドバイスできますか？ 1）クラスタ分析（Wardの方法を使用）後、出力表に各クラスタの頻度が示され、クラスタ1にはX番号があり、クラスタ2にはY番号があります。 2）より困難な部分は、Rの二乗相

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OpenGLグラフィックスでOpenCVを使用した画像処理

OpenGLによって作成されたOpenCVを使用してグラフィックスを処理する方法があるかどうかを知りたいですか？ OpenGLを使用して、何千ものポイントをリアルタイムで表示しています。今度は、これらのポイント用のクラスタを作成し、後でポイント・トラッキングを作成したいと考えています。 thisが見つかりましたが、それをよく理解できませんでした。 thisのページには、「OpenCVは一般に実画像

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密度ベースアルゴリズム（DBSCAN）でクラスターの要約をどのように表現できますか？

私はあなたに質問したいと思います：クラスターを濃度ベースのアルゴリズムで表現するにはどうすればいいですか？言い換えれば、プロトタイプベースのアルゴリズムでは、モデルベースの重心と分散、各グリッド内の長さ、高さ、およびデータ点の数によるグリッドベースの表現において、クラスタは重心およびデータ点の数によって表される。したがって、密度ベースのアルゴリズム（DBSCAN）はどうでしょうか、出力クラスタの概

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Scikit-learn、KMeans：max_iterの使い方

クラスsklearn.cluster.KMeansのmax_iterパラメータを理解したいと思います。は、ドキュメントによると：私は100個のオブジェクトを持っている場合 max_iter : int, default: 300 Maximum number of iterations of the k-means algorithm for a single run. しかし、私の意見で

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変数が使用されているSPSSでデータファイルを取得するにはどうすればよいですか？

私はデータセットを持ち、クラスタ分析を実行するためにSPSSを使用しました。どの段階とステップがどの変数を表しているかを知るために、どの変数がクラスタ分析を実装するために使用されたかを示すデータファイルを用意する必要があります。私はクラスタソリューションを保存しましたが、それは役に立ちませんでした。この目的のために必要なデータファイルを取得するために実行すべきアクションまたはステップはどれですか？

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Rクラスタ

： 22 1045 4 166.834 23 1047 2 131.567 26 1054 2 43.583 28 1057 2 280.184 34 1064 1 134.608 44 1081 1 70.862 47 1086 2 27.156 50 1094 2 259.189 51 1096 4 216.103 56 1109 2 429.679 59 1115 1 7

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Matlab：時系列データを2値化するためにSOMとkmeansを適用できますか？

同様の質問がありました。Determining cluster membership in SOM (Self Organizing Map) for time series data 2値化に自己組織化マップを適用したり、2種類以上のシンボルをデータに割り当てる方法を学びたいと思います。たとえば、data = rand(100,1)一般に、しきい値0.5を仮定して固定する2進数の変換された系列

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Kmeanアルゴリズムと余弦距離

私はデータセットをクラスタリングするためにユークリッド距離のK平均アルゴリズムを使用しましたが、余弦距離を試しましたが、アルゴリズムはコサインメトリックに収束しません（停止しません - それはL2正規化されたデータ上のユークリッドと同等であるため、どんな提案して下さい