k-means

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    プロットK-手段

    下記に示すよう： library(dplyr) library(ggfortify) newdf <- iris %>% group_by(Species) %>% summarise_each(funs(mean)) set.seed(1) autoplot(kmeans(newdf, 3), data = newdf) それは私にエラーがスローされます。 Error in do_o
    r k-means 2017-10-23

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    カスタム配列をブロブとして渡す方法

    私はPythonを使ってK-meansクラスタリングを実装しようとしています。私はmake_blobs機能で私のカスタム配列を渡すことができますどのようにカスタム配列X=[0.6,0.7,0.32,0.54......0.87] を持って、このチュートリアルhttps://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.11-k-means.html
    python machine-learning nlp k-means 2017-10-26

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    ValueError：複数の要素を持つ配列の真理値はあいまいです。シルエットパフォーマンスアルゴリズム

    kmeansアルゴリズムをPythonで実装し、kのさまざまな値に対してクラスタの性能をとして計算しようとしました。 ここでは、データセットの小さな部分にはほとんど変わりません。これは ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() L
    python python-3.x numpy k-means silhouette 2017-10-27

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    K-Meansアルゴリズムの結果をグラフィカルにシミュレートする方法は？

    私はパリのコンピューティング・サイエンスの学生です。今年の数学では、問題を解決するためにK平均アルゴリズムを使用する必要があります（セルフサービス自転車ステーションの再補給に適用されるクラスター容量車両ルーティング問題）。ここに私のアルゴリズムです： public void run() { boolean hasConverged = false; List<Integer>
    java algorithm simulation k-means 2017-11-02

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    異方性点クラスタリング

    K-means法は異方性点を扱うことができません。 DBSCANとGaussian Mixtureモデルは、scikit-learnに従ってこれを扱うことができます。私は両方のアプローチを使用しようとしましたが、彼らは私のdatasetのために働いていません。 db = DBSCAN(eps=0.1,min_samples=5).fit(X_train,Y_train) labels_train
    scikit-learn cluster-analysis k-means dbscan gmm 2017-11-04

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    Kはクラスタの列を意味します

    私は次のタスクを与えられました： フィールドセンサーの量を20に減らしたいと思います。前の質問から、すべてのロードベクトル（pca.components_）主成分ごとに1つのベクトル、137個の要素（各センサごとに1つ）。クラスタリングを使用して、同じように動作するセンサーをグループ化します。 私のデータ： は、137の異なるセンサーと8784行で構成されています。 私は私のデータを標準化した後、
    python k-means 2017-11-05

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    VGG機能のK平均クラスタリングが機能しない

    私は、サイズが37759x4096の多次元配列を持っています。 37759は、観測の数であり、各フィーチャのサイズは4096です。 これらの機能は、37759個のイメージングのために抽出した画像ののです。私はk-meansクラスタリングを実行して、同じクラスにグループ化するかどうかを確認しました。 コードスニペット： from sklearn.cluster import KMeans impo
    arrays scikit-learn neural-network cluster-analysis k-means 2017-11-06

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    K平均アルゴリズムのシード値を入れる方法は？

    DOB、Gender、State、pincode、transaction_id、promocodeなどの属性を持つ特定のデータセットに基づいて顧客をグループ化しようとしています。 シルエットスコアには大きな違いがあります。前のものからのクラスタリング、すなわち結果は一貫していない。 これはおそらく、データセットに対するランダムなシードのためです。アルゴリズムに属性を渡す行は次のとおりです。 km1
    machine-learning cluster-analysis k-means 2017-11-09

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    K平均クラスタリングKDDcup99データセットエラー

    kmeansクラスタリングにidx = kmeans(kddcup,5);を使用しています。 145586件の5つのクラスタにkddcup99の41の機能、データベースの10％の部分集合を持つレコードが、MATLABのr2017aこのエラーを与える： Kmeans cannot accept complex data! Iは、第42回ことを意味する、42列の代わりに41を有しているMATLABでデ
    matlab k-means 2017-11-09
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