cluster-analysis

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    私は現在、同様のアイテムをグループ化するアプリケーションを開発中です。アイテム(動画など)はユーザーが作成することができ、その属性も後で(新しいタグのように)変更または拡張することができます。ほとんどのコラボレーティブなフィルタリングの仕組みのようにユーザの嗜好に頼るのではなく、アイテムの属性(類似した長さ、類似の色、同様のタグのセットなど)に基づいてアイテムの類似性を比較したい。計算は、主に2つ

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    スペクトルクラスタリングアルゴリズムに従ってトレーニングサンプルでいくつかの中心{C1(d1、d2 ... dn)、C2 ...}が得られたとします。新しいテストサンプルベクトル(x1、... xn)が与えられた場合、それをクラスに入れるにはどうすればよいですか? スペクトルクラスタリングプロセスで使用した類似性行列は、訓練ベクトル間のユークリッド距離だけでなく測地距離に基づいていることに注意して

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    私は分散型システムの世界全体を初めて知りました。私はこの環境でクラスターを形成する方法と、どちらがCH(クラスターヘッダー)であるかを決定するための助けが必要です。私はスパニングツリーを使ってエネルギーが最も高いノードをCHにすることを望みます。 CHを選択すると、他のすべてのノードはCHに情報を送信し、CHは基地局(赤いノード)に送信します。 問題は、私はアルゴリズムがどうあるべきか分からないで

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    私のウェブサイトには、ユーザーが登録できるフォームがあります。ユーザーに都市、州、国を提供するように求めます。また、その都市、州、国の組み合わせ($場所)から描画された緯度/経度に基づいて、各ユーザーのマーカーをドロップするマップがあります。 私はスーパー特有ではないため(実際の住所を求めているわけではありません)、同じ緯度/経度のユーザーが多数います。マップ上でマーカーを表示しようとすると問題が

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    多次元データセットの独自のk-means実装をどのようにテストしますか? 私はデータ上に既に存在する実装(つまりMatlab)を実行し、結果を自分のアルゴリズムと比較することを考えていました。しかし、これは、両方のアルゴリズムがほぼ同じ以上に動作することを必要とし、2つの結果の間のマッピングはおそらくケーキの一部ではありません。 良いアイデアはありますか?

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    私はグラフ内に複数のポイントを持っています。これらのポイントのすべてのペアについて、私は "-1"と " 1 これらのポイントのXY座標は、近接度が1のものが同じ位置にあり、近接度が-1のものが互いから離れているようにしたいと考えています。すべての点は有界領域内になければなりません。 これを達成するにはどのようなアルゴリズムを検討する必要がありますか?

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    MATLABでK平均クラスタリングを使用する方法を示しますが、いくつかの事前指定データポイントを初期シードとして使用する必要があります。 おかげ

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    大量の単語セットを比較する問題を解決しようとしています。それぞれの単語セットは、 600+、非常に高い次元数!)を類似性のために分類し、それらを異なるグループにクラスタリングする。ソリューションはできるだけ監督されていないようにする必要があります。 データが のように見えます[アップル、バナナ、オレンジ...] [アップル、バナナ、ブドウ...] [ゼリー、アニス、オレンジ...] [ストロベリー

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    大きな寸法と巨大なデータセットを扱うと高速で最も人気のあるテキストのクラスタリングアルゴリズムは何ですか?私は非常に多くの論文や非常に多くのapproaches..nowを読んだ後に混乱しています はちょうど文書のためのクラスタリングアプリケーションを書くための良い出発点を持っている、最も使用されている1知りたいです。

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    私は現在、mongosサーバ、設定サーバ、3つのmongod(マスター - スレーブ)サーバの2つのシャードを持つmongoDBの設定を持っています。私はそれらをシャットダウンするときに、キューに入れられたデータを失わないように、またはサーバが書き込むシャードを決定している間に、シャットダウンされるようにしたいと思います。 現在のベストプラクティスMongoDBサーバーのクラスタをシャットダウンす