k-means

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経度と緯度とJavaのK-手段は

が、私は、単一の値[2;4;56;10;34;....]で完璧に動作し、次のアルゴリズムを発見した値私は、次のペアを持っている： Longitude: 759849.934, Latitude: 193728.08 Longitude: 760151.603, Latitude: 192624.342 Longitude: 759217.306, Latitude: 191895.671 L

java algorithm latitude-longitude k-means 2017-09-18

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特定のkmeansラベルに属するサンプルのみを抽出します

私は現在、私が扱っている小さなデータセットに対してK平均クラスタリングを行っています。 私のデータセットは2つのクラスタ（クラスタ0とクラスタ1）を含んでいます。 私は各クラスタの各機能のMean squared errorを計算できるように、異なるクラスタを区別しようとしています。 たとえば、私のデータセットは20個のサンプルを含み、そのうち10個はセントロイド0の周りにクラスタリングします。ク

python numpy machine-learning k-means 2017-09-20

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K-Meansを使用して異なる時間に異なる読み取り値に基づくノードをクラスタリングする

データセットに基づいてノードをクラスタリングしたいのは、各ノードごとに異なる時刻に異なる読み取り値で構成されます。ここで は私のデータの例である：最初の列に1がノード1と2のためのデータを示す 1.0000 21.0860 46.1968 2.3000 2.3568 1.0000 21.0762 46.0326 0.9200 2.3568 1.0000 21.0664 45.9669 0.92

python matlab machine-learning cluster-analysis k-means 2017-09-20

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Python、Scikit-learn、K-means：パラメータn_initは実際に何をしますか？

私はPythonの初心者です。さて、私は理解しようとしているものを文書からsklearn.cluster.KMeans からパラメータn_init： n_init：int型、デフォルト：時間の10 数K-手段アルゴリズムは異なるセントロイドシードで実行されます。最終的な結果は、慣性の観点から連続したn_initの最高出力です。まず 、私はこのhelpful questionを見つけた、と私はそれが

python machine-learning scikit-learn cluster-analysis k-means 2017-09-22

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kは、Pythonを使用して構造化データを意味します。複数の列を使用する場合

kは構造化データの複数の列を意味しますか？そのは1列（名前）で行われ、以下の例では tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform（df_new [「名前」]） ここ 名前だけが使用されているが、我々は名前を使用したいと言います国を次のように同じ列に追加する必要がありますか？ df_new['name'] = df_new['name'] + " " +

python scikit-learn k-means sklearn-pandas 2017-10-05

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テンソルフローのグラフの一部としてKMeans tflearn estimatorを使用する

Tensorflowのグラフの一部としてtensorflow.contrib.learn.KMeansClusteringを使用しようとしています。私はそれをグラフの構成要素として使用して、私に予測と中心を与えたいと考えています。コードの関連部分は以下の通りです： with tf.variable_scope('kmeans'): kmeans = KMeansClustering(nu

tensorflow k-means tflearn 2017-10-09

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誰かがワードの方法を使用してk-平均を初期化する方法を説明できますか？

私はWardの方法を近接尺度として使用してHAC（階層的凝集クラスタリング）を理解しています。しかし、一度それを行うと、私はそれを使ってk-meansを初期化するのですか？ k-meansのためにすでに計画していたkでkクラスタを取得するだけですか？階層的なクラスタリングはkを選択するのにも役立ちますか？

algorithm cluster-analysis data-mining k-means hierarchical-clustering 2017-10-12

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inbuilt kmeans関数で使用されている共分散行列を修正しようとしています

kmeans関数の作成場所を特定しようとしており、入力データセットxから共分散行列を評価しています。私はそれを上書きし、それ自身の共分散行列を与えたいと思います。なぜなら、未修正のものは負の固有値で苦労するからです。 もう一つの修正点は、変更された共分散行列をinbuilt関数としてクラスタリングするkmeansを見つけることですが、そのような関数はまだ見つかりませんでした。 ありがとうございます

r cluster-analysis k-means covariance 2017-10-15

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は、私は次のコードでCSVファイルを含むディレクトリのスパークmllibアルゴリズムを使用してTFとIDFを計算しています関数kmeans

のために有効な入力にRDDトランスフォームこの出力を得る： [SparseVector(1048576, {812399: 4.3307}), SparseVector(1048576, {411697: 0.0066}), SparseVector(1048576, {411697: 0.0066}), SparseVector(1048576, {411697: 0.0066}), Spa

apache-spark pyspark k-means apache-spark-mllib tf-idf 2017-10-19

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