dbscan

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    自動クラスタリングのDBSCANとOPTICS

    DBSCANには2つのパラメータ（minPtsとEps）が必要です。しかし、一部の情報源はepsが必要だと言っている人や、minPtsだけを必要としていると言っているので、OPTICSに必要なパラメータについては混乱しています。 異常値を破棄するのに最適なパラメータ値を自動的に決定しようとすると、どのアルゴリズムを使用する方が適していますか？
    algorithm cluster-analysis dbscan optics-algorithm 2016-06-27

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    PythonのDBSCAN - メモリ不足

    私のデータには、100万のLat、Long Coordinateペアがあります。私はhaversine distance measureでDBSCAN alorithmを使用しています。しかし、このアルゴリズムは、これまでのデータ8000レコードのサブセットに対してのみ実行され、データセット全体で実行しようとすると、数秒でメモリ不足になります。誰かがこれを助けることができますか？
    python parameters dbscan 2016-11-27

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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
    cluster-analysis data-mining dbscan 2016-11-30

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    sklearn.cluster.DBSCANで予期しない結果が発生する

    イメージのクラスタリングにDBSCANメソッドを使用していますが、予期しない結果が発生します。私に10枚の画像があるとしましょう。 まず、ループ内の画像をcv2.imreadで読み込みます。 次に、各画像間の構造的類似度を計算します。その後、私はこのような行列を持っています： [ [ 1. -0.00893619 0. 0. 0. 0.50148778 0.47921832 0
    python scikit-learn cluster-analysis dbscan 2016-08-29

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    イメージはDBSCANを使用して正しく分割されていません

    scikitlearnのDBSCANを使用してイメージを色に基づいてセグメント化しようとしています。私が得ている結果はです。ご覧のとおり、3つのクラスタがあります。私の目標は、写真のブイを別のクラスターに分けることです。しかし明らかに彼らは同じクラスターとして現れています。私は広範囲のeps値とmin_samplesを試しましたが、それらの2つのものは常に一緒に集まります。私のコードは次のとおりで
    opencv scikit-learn image-segmentation vision dbscan 2016-10-19

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    DBSCAN追加機能を使用したクラスタリング

    場所に加えて他の機能をDBSCANに適用できますか？それが利用可能な場合はどのようにRまたはスパークを通じて行うことができますか？ 緯度、経度、およびスコア（私はスペースフィーチャに加えてクラスタリングしたいフィーチャ）の3つの列のRテーブルを準備しました。DBSCANを次のRコードで実行しようとすると、次のプロットが表示されます。アルゴリズムは、...列の各ペア（ロング、緯度）、（長い、スコア）
    r apache-spark cluster-analysis dbscan 2016-08-31

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    DBSCANアルゴリズム外れ値

    DBSCANアルゴリズムでは、外れ値はノイズとして破棄されることがありますが、アプリケーションによっては、これらのノイズの多いデータが、より定期的に発生するものよりも面白くなる可能性があります。どうして ？
    outliers dbscan 2016-10-23

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    効率的なフィルタリングが見つかった後、クラスタの内側/内側にある -

    本来、私の元のデータのサブセットにユークリッド距離を持つDBSCANアルゴリズム（sklearn）を適用しました。私はクラスターを見つけましたが、すべては問題ありません。私が分析を実行しなかったものから十分に離れた値だけを保持したいという事実を除いては、私はそのような新しいものをテストするための新しい距離を持っていて、私はそれを行う方法を理解したかったなし多数の入れ子になったループ。絵で ：赤いも
    python scikit-learn cluster-computing dbscan 2016-09-06

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    f-measureを使用してdbscanの結果を評価する

    私はsklearnのインターフェースを使用してdbscanの結果を評価していますが、F-measureは分類メトリクスですが、dbscanはクラスタリング方法です。私は、F-measureを理論的にクラスタリングするための外部評価方法として使用できることを知っています。では、dbscanの結果を評価するためにどのように活用することができますか？
    scikit-learn evaluate dbscan 2016-11-03

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    クラスタ化されたオブジェクトの名前を表示

    私はデータの都市のサンプルを持っており、いくつかのパラメータのためにそれらをクラスタリングしています。しかし、視覚的に表現するのは難しいですが、最初にclusplotを使用しましたが、スケールがなぜ変化するのか理解できません。-1と1の範囲の2つのコンポーネントだけでプロットしても-4から4、 2〜2のようになります（例：1）。 [ だから私はhullplot DBSCANパッケージを使用していま
    r k-means dbscan 2016-09-22
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