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我是机器学习的新手，我有以下问题。假设我在一些数据上实现了一个分类算法，并识别出分类算法的最佳特征组合。如果有一天我从相同的资源中获得数据，而这些数据在以前的分类任务中缺少目标特征，我是否可以直接使用分类的最佳特征组合来对任务进行聚类？(我知道我可以使用我训练的模型来预测数据的目标，但我只想知道分类</
浏览 26提问于2017-02-11得票数 0
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主题建模识别文档集合中主题的分布，从而有效地识别集合中的集群。那么，说主题建模是一种进行文档聚类的技术是正确的吗？
浏览 0提问于2013-03-19得票数 10
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我有IMU数据(加速计、磁力计和陀螺仪)，在不同的练习中(下沉、俯卧撑、仰卧起坐、穿孔)。这些练习是在单个1D时间序列信号中完成的，我想使用机器学习分类方法来识别信号中的不同练习。我不想将信号压缩成0D峰值，并以这种方式构建我的特征，而是保持时域的完整性。下图显示了包含四个练习的加速度计的示例数据。因此，我的问题是，在这样做时，哪种方法最有效？K-means聚类在
浏览 2提问于2018-05-25得票数 2
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机器学习中不同方面的困惑
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在阅读了关于ML和算法的不同文章之后，科学家在描述ML的不同方面时倾向于使用不同的词。2)回归、分类和聚类是模型的类型。
3)模型是经过训练的算法的</e
浏览 0提问于2018-04-14得票数 1
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我正在处理数据集，其中几乎每个特征都有密码值。我想用KNN方法来估算缺失值。但由于KNN使用距离度量，因此建议在使用数据集之前对其进行标准化。为此，我使用了scikit-learn库。但是，如何在缺少值的情况下执行规范化呢？
浏览 0提问于2020-04-19得票数 0
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隐狄利克雷分配与文档聚类的关系
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我想澄清潜在狄利克雷分配(LDA)和文档聚类的一般任务之间的关系。
LDA分析倾向于输出每个文档的主题比例。如果我的理解是正确的，这不是文档聚类的直接结果。但是，我们可以将此概率比例视为每个文档的特征表示。然后，我们可以根据LDA分析生成的特征配置调用其他已建立的聚类
浏览 2提问于2011-07-07得票数 9
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我使用scikit-学习通过k-方式进行聚类：k = 4但另一个问题是:如何使用scikit学习计算k-表示特征的重要性？
浏览 6提问于2016-07-22得票数 0
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我正在尝试对我的数据集(具有数字维度)应用一些聚类方法。但我确信，对于不同的聚类，这些特征具有不同的权重。我读到有一种称为软子空间聚类的方法，它试图同时识别集群和每个集群的特征权重。然而，我发现的算法只适用于分类数据。
我正在尝试找出一些软子空间聚类算法用于数值计算。您是否知
浏览 14提问于2018-02-03得票数 0
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我有很多图片是0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ的内容之一，如下所示：有一万张照片，我不想自己贴上标签我的计划：
在<e
浏览 0提问于2017-07-13得票数 1
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解释聚类度量
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我在Scikit中用k均值进行聚类，学习398个样本，306个特性。特征矩阵稀疏，簇数为4。为了改进聚类，我尝试了两种方法：
方法sum_of_squares，Calinski
浏览 4提问于2016-08-03得票数 1
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基于无监督机器学习的图像聚类
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我有一个图像数据库，里面有身份证，账单和护照。正如我所读到的，完成这一任务的方法之一是集群(因为它将是不受监督的)。我的想法是这样的:聚类将基于图像之间的相似性(即具有相似特性的图像将被分组)。所以对我来说问题是关于特征和使用K-
浏览 0提问于2018-10-09得票数 7
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我正在做聚类工作，我有90个特征，有13500个数据点，去除了相关变量，其中皮尔逊相关性超过90%，我的特征空间减少到70个。而且，几乎所有我最初的90个特性都有大量的零值(超过70%-80%的数据点)。我在算法实现方面所做的是：
Ran K-通过根据轮廓指数选择聚类数来表示原始数据的70个特征(均为数字)。我所观察到的和我相应的</em
浏览 0提问于2020-01-21得票数 3
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我有一些数字的特点，我已经标准化，还有一些分类的特点，我还没有触及。现在我需要使用Kmeans/Dbscan等来执行聚类，并比较它们的结果。我读到，由于有很多特性(38)，我可以对数值特征执行PCA，并使用PCA组件进行聚类。
我还读到，在分类特征上使用PCA并不是非常正确，尽管它可能会产生结果。我想要进行聚类的方法是删除目标特性(“严
浏览 0提问于2022-06-18得票数 2
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我对集群几乎是个新手，对使用的方法有点困惑。我有一组建筑，我想根据它们的能耗、大小、类型和邻里关系对它们进行聚类。我使用k-means方法和"get_dummies“方法来处理我的分类数据。我想问，这是否处理分类数据的正确方法？(我还试图简单地将它们映射到1,2,3等数字，并在聚类之前对它们进行归一化，但没有收到合适的结果)如果您提出了
浏览 28提问于2020-04-19得票数 1
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预测下一事件
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我有一组数据，其中有3个可能的事件。有24个功能会影响这三个事件中的哪一个会发生。我有所有24个特征和发生的事件的训练数据。我想要做的是使用这些数据预测下一步将发生的三个事件中的哪一个，假设所有24个特征值都已知。
你能推荐一些我应该用来解决这个问题的机器学习算法吗？
浏览 0提问于2016-05-27得票数 0
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无目标变量的机器学习数据建模
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我想了解在处理没有目标变量的数据集时需要考虑的必要步骤。我可以在带有目标变量的标记数据集上进行机器学习，但不确定从没有目标变量的dataset开始的最佳方式是什么。我需要一步一步的指导，以实现一个有效的聚类在最后。数据清洗编码和缩放验证
或者，在处理无监督的数据类时，我还需要处理更多的步骤吗？我是用蟒蛇做
浏览 0提问于2020-01-24得票数 2
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集成学习、多分类器系统
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我试图使用MCS (多分类器系统)对有限的数据做一些更好的工作，即变得更精确。我目前正在使用K-均值聚类，但可以选择使用FCM (Fuzzy Means)，即数据被聚成组(集群)，数据可以代表任何颜色。我首先对数据进行预处理和归一化后对数据进行聚类，得到一些不同的聚类。然后，我继续使用聚类作为Bayes分类器的
浏览 1提问于2012-03-02得票数 4
我有一个信用客户数据集，包含混合数据类型(数字和分类有几个级别)。我试图执行分段，这样我就可以得到k组，然后构建定义(基于我拥有的属性)。虽然有关于混合数据类型(K-原型、Gower距离的层次聚类)的数据聚类的解决方案，但为什么将数值属性和分类属性分开并单独提出定义是错误的呢？
浏览 0提问于2019-03-18得票数 2
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