我对一组文本文档(大约100个)进行了聚类。现在当我print model.score()
在我的向量上，如果所有的文本文档都非常相似，我会得到一个非常小的值，如果文档非常不同，我会得到一个非常大的负值。它实现了查找哪些文档集相似的基本目的，但是有人能帮助我理解这个model.score()值对于拟合到底意味着什么吗？我如何使用这个值来证明我的发现是正确的
浏览 3提问于2015-09-03得票数 27
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当我将其放入k-means模型中时，我获得了具有两个簇的解决方案，每个簇的样本略低于一半，然后两个或三个其他簇具有一个或两个样本。通常，这些一次性聚类是异常值的结果，但除了PCA之外，是否还有其他预处理方法可以避免具有一到两个观察值的聚类？
浏览 0提问于2018-04-24得票数 0
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我正在尝试根据用户的行为对一些产品进行聚类。我最后得到的是具有非常不同数量的观察值的星系团。 我已经检查了k-means聚类参数，但无法找到控制每个聚类的最小(或最大)观察值数量的参数。例如，这里是如何在不同的集群中分布<
浏览 59提问于2019-05-01得票数 4
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我正在尝试在提供的数据集中使用k-means，只使用有关客户端的变量。问题是8个变量中有7个是分类的，所以我对它们使用了一个热编码器。为了使用肘部方法选择理想数量的集群，我对2到22个集群运行了KMeans，并绘制了inertia_值。但它的形状一点也不像肘部，它看起来更像一条直线。X_fit = StandardScaler().fit_transform(X)
X_fit
浏览 13提问于2019-11-04得票数 1
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当我们说我们正在评估WEKA框架中的集群时，我们是什么意思？聚类是一种对对象进行分组的无监督方法。当我们说我们想要评估结果是什么意思？此外，当我们说我们是在训练数据本身之上评估聚类时，这是什么意思？
浏览 6提问于2012-06-04得票数 7
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我正在做一个项目，在这个项目中，我必须根据一些训练观察结果创建一个k-means模型。我有380个观察结果( 700个特征)。我正在使用Spark MlLib的K-means算法。当我选择大于10的k(聚类数)时，我的一些聚类只得到1分(例如，在25，其中6个聚类只得到1分)。首先，我认为一些点与其他点有很大的距离，但问题是并不
浏览 1提问于2017-05-15得票数 0
我正在R Studio中做一些数据的聚类。我对K-means聚类分析和绘制层次聚类的结果有问题。所以当我使用kmeans函数时，我得到了4组10，20，30和6个观察值。然而，当我绘制树状图时，我得到了4组，但有不同数量的观察: 23，26，10和7。mydata<-scale(mydata0)
浏览 1提问于2016-03-14得票数 0
我知道如何在K-means聚类中找到每个簇的中心。但对于层次聚类，我不确定如何在R中做到这一点。以下是我的代码:首先，我使用DTW距离生成距离矩阵，并将其输入到R中：DTWS2N <- as.dist(as(DTW, "matrix"
浏览 1提问于2016-03-03得票数 0
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user access matrix..each行代表用户，每一列代表该用户访问的页面类别。0 我需要在它上面应用双簇技术这种双聚类技术将首先生成用户集群，然后生成页面clusters.after，它将用户集群和页面集群结合起来生成双集群。现在，我不知道应该使用哪种集群技术来实现此目的。最好的聚类将从该
浏览 2提问于2014-05-07得票数 0
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我使用R的kmeans指令在数据集中执行k-means算法。我有一个关于我去的一些参数的问题。它是集群内所有物体距离的平均值？同样在最后一部分，我有：[1] 15.15100 39.82097 23.8794788.4%的价值是什么，它的解释是什么？
浏览 2提问于2013-01-25得票数 5
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我一直在到处寻找，我只找到了如何创建一个从一个向量到另一个向量的协方差矩阵，比如cov(xi，xj)。我困惑的一件事是，如何从集群中获得协方差矩阵。每个簇都有许多向量。如何将它们合并到一个协方差矩阵中。有什么建议吗？输入:簇中的向量，Xi = ( x0，x1，...，xt)，x0={5 1 2 3 4} -->一个列向量
(实际上它是一个MFCC特征向量，每
浏览 4提问于2011-05-30得票数 3
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基本上，我在Python中有一个dict，它使用字符串键和int数组作为值。: [4, 1, 5, 2, 4], ....我想在这个字典上实现基于值的交集的层次聚类例如，假设Option1Results和Option4Results共享大约70%的相同整数，然后将它们聚集在一起。除了遍历字典并逐个比较<e
浏览 10提问于2017-07-25得票数 1
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我对python很陌生，我正在开发一个消费数据集，在这里我们使用LCA、K-Means、DBSCAN和谱聚类来计算集群。在所有这些方法中，簇的数目是不同的(在K-均值中为EG-5簇，而LCA中为7)，自变量可能是相同的，也可能不是相同的(例如- 12个自变量在K-均值中，10个在LCA中)。现
浏览 8提问于2021-02-23得票数 0
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我正在尝试将k-means应用于一组高维数据点(大约50个维度)，并且想知道是否有任何实现可以找到最佳聚类数。我记得在某个地方读到过，算法通常是这样做的，即簇间距离最大化，簇内距离最小化，但我不记得我在哪里看到了这一点。如果有人能给我指出任何讨论这个问题的资源，那就太好了。我目前正在使用k-means的SciPy，但任何相关的库都可以。
如果有其他方法可以实现相同或更好的<
浏览 2提问于2011-07-08得票数 39
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嗨，我用kmeans函数对一些数据进行了聚类，并存储了它产生的聚类中心作为输出。现在我在一个Mat对象中有了一组新的向量，并想知道每个向量属于哪个集群。有没有简单的方法可以做到这一点，或者我应该只计算每个向量与所有中心的欧几里德距离，然后选择离它最近的集群。
如果我选择第二种方式，有没有什么效率方面的考虑可以让它变得更快？
浏览 1提问于2013-08-15得票数 0
我正在使用MATLAB中的K-means进行一些聚类。如你所知，它的用法如下：其中IDX给出了X中每个数据点的簇号，C给出了每个簇的质心。我需要获得最接近质心的数据点的索引(实际数据集X中的行号)。有人知道我是怎么做到的吗？谢谢
浏览 0提问于2010-12-09得票数 5
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可能是很短的一个。只是在使用K-Means聚类时卡住了。当我传递一个数组时，k-means聚类如何知道2个空间维度(和第3个单色)？ 或者仅仅是我的假设是错误的，即需要空间信息？至少目标是最小化簇内平方和。因此x，y和颜色方向上的距离很重要，不是吗？
浏览 14提问于2019-04-03得票数 0
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