cluster-analysis

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すでにクラスタを計算していて、ELKIライブラリのみを使用してこのクラスタリングの評価を実行したいとします。だから私は、この形式のデータを持っている： 0.234 0.923 cluster_1 true_cluster1 0.543 0.874 cluster_2 true_cluster3 ... 私がしようとした：結果のラベルを持つと参照ラベルを持つ： double [][] da

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python：sklearnを使用した文書クラスタリングでメモリに問題がある

私は文書クラスタリングのためにsklearnのTfIdfVectorizerを使用しています。私は2,000万のテキストを持っています。それはクラスタを計算したいのです。しかし、TfIdf行列の計算には時間がかかり、システムが停止しています。この問題を解決する方法はありますか？どのようなPythonモジュールでもこれに代わる方法がありますか？

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テキストマイニングと機械学習

私は単語とテキストのデータセットを持っており、クラスタを（K平均で）作成するか、または他の教師なし/監督下の学習方法を使って単語を区別したいとします。例えば、単語「John」は名前として（そして他の人の名前と一緒に集まる）、場所としての「ブラジル」など。問題を解決するために使用できるモデルはありますか？私はNgramsの聞いたことがあるが、私はあなたが

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意味クラスタリングのためのGloVeメソッド

単語を単語ベクトルに変換するGloVe（グローバルベクトル）メソッドを実装した後、意味クラスタリングを進めるにはどうすればよいですか？ありがとうございます！

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R単変量グループ別クラスタリング

単変量データをグループ化する方法をグループごとに見つけようとしています。たとえば、以下のデータでは、2つの障害コード（aとb）と各グループごとに6つのデータポイントがあります。プロットでは、各障害コードに対して、障害時に2つの異なるクラスターが存在することがわかります。手動でこれは悪くないですが、私は大きなデータセット（〜100K行と〜30コード）でこれを行う方法を理解できません。私は最終的な結果

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clustMixType rパッケージのkproto関数

RでclustMixTypeパッケージのkproto関数を使用してkprototypeクラスタリングアルゴリズムを実行しようとしていますが、動作しません。 1000行と5変数があります。推定ラムダ：Infの均等prototypsがマージ他の人がそれを言って続けて（スケーリングしていないとき、まだ動作していない）スケールされています。すべての引数の長さは同じでなければなりません。さらに、警告

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Kmeans：複数のクラスタで用語が使用されていますか？

TF-IDFベクトル化ツールでKmeansを使用すると、複数のクラスタで用語が発生する可能性がありますか？ここでは例のデータセットです： documents = ["Human machine interface for lab abc computer applications", "A survey of user opinion of computer system resp

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1つの固定クラスタ重心を入力し、N個他のものを探す（python）

私は緯度、経度で出荷先のテーブルを持っています。私は1つの固定起点（lat、long）を持っています。私はクラスタリングを使って他の最適な起源の場所を探したいと思う。言い換えれば、私は1つのクラスタセントロイド（固定してください）を割り当て、1,2,3を見つけたいと思います。。。 N個の他のクラスタ重心。これはscikit learnクラスターモジュールで可能ですか？

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Rの1行コードの計算速度を上げる方法は？

私は非常に大きなデータセットを持っており、いくつかの統計分析を行いたいと考えています。計算に必要な回線コードは1つだけですが、数日かかることがあります。プロセスを加速する方法はありますか？最初は並列化が良い解決策かもしれないと思っていますが、1回の呼び出しで並列化ができないと言われました。ここに例があります。 set.seed(1234) mydata=rnorm(5000*150) myd

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Python networkx：ノード属性に基づいてノードをグループ化する

隣接行列からネットワークトポロジダイアグラム（テレコム関連）を描画しています。私はnetworkxのグラフ（G）を生成するためにnumpyの隣接行列を持っています。特定のサイト（市）には、複数のノードがあり、それらは相互に接続されている場合と接続されていない場合があります。サイト名はノード名（ラベル）から決定できます。サイト内の個々のノードを表示しながら、同じサイトのノードをまとめて（理想的に