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我一直在研究使用sklearn聚类方法对红外光谱数据进行聚类。我遇到了让集群处理数据的问题，因为我是新手，我不知道是我的编码方式错了还是我的方法错了。其中，所有光谱的x轴是Wavenumbers (cm-1)列，后续列(%Transmission_i)是实际数据。我想对这些列进行聚类(就光谱而言，它们彼此最相似
浏览 78提问于2020-11-06得票数 2
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我使用sklearn.metrics.pairwise_distances获得了一个相似度矩阵，名为' similarity _ matrix‘。现在，我使用上一步生成的相似度矩阵G=nx.from_numpy_matrix(Similarity_Matrix)，使用networkx创建了一个图。我现在想在这个图G上执行光谱聚类，但几次谷歌搜索都未能在这个图上提供一个像样的scikit学习光谱聚类的例子:(官方文档显示了<e
浏览 13提问于2014-05-16得票数 5
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我有一个大型的项数据集，每个数据集中都有有限的一组最相似的项，我希望创建集群，最好是每个集群都具有相同的大小，尽管这是不必要的。有人能给我指明正确的方向吗？谢谢。
浏览 0提问于2018-04-21得票数 2
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所以我基本上是在处理后续的帧，每个帧代表一个一维数据集。聚类背后的直觉是由与集群内其他点相似的点组成集群，这些点可以自然地连接起来。利用光谱聚类的能力，根据点的连通性而不是绝对位置进行聚类，并通过距离的非线性变换来设置rbf核。然而，在某些帧中，该算法会导致非自然分配。这背后的直觉是，如果范围更大，那么点之间的距离通常更大，我们应该对它们进行更多的惩罚，以获得与在较小范围内获得的exp(-gamma * ||x-y|
浏览 0提问于2019-12-25得票数 6
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我知道我可以使用以下代码获取K-means集群中特定集群的内容，并使用scikit-learn。i, print ' %s' % terms[ind],如何对谱聚类进行同样的处理，因为对于光谱聚类，没有属性“clustering _”？我正在尝试在文本文档中对术语进行
浏览 4提问于2015-09-26得票数 3
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现在，我很想知道谱k是如何帮助避免这个局部极小问题的。根据本文的光谱教程，谱算法遵循以下方式用高斯核K或邻接矩阵定义亲和矩阵A求解特征值问题在第6步中，它使用k-方法.它如何克服k-均值的局部极小问题？此外，谱在k-均值上有什么好处？
如果有人对此提供详细的见解，这将对我很有帮助。
浏览 0提问于2022-04-09得票数 1
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我有一个大的文本数据集聚类。每个集群由属于它的向量化文本、文本数量、创建日期和其他参数的质心表示。我不能在n维空间中绘制星系团。我有哪些选择？
浏览 0提问于2018-04-23得票数 7
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集成学习、多分类器系统
、、、、
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
浏览 1提问于2012-03-02得票数 4
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我正在尝试在UCI存储库的玻璃数据集上进行光谱聚类。如果你知道玻璃数据有9个属性-- "RI"，"Na"，"Mg"，"Al"，"Si"，"K"，"Ca"，"Ba"和"Fe"。我使用的"kknn"包具有谱聚类"specClust&
浏览 0提问于2016-07-16得票数 1
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我使用两种类型的聚类算法，我采用分层聚类，K-均值聚类使用python库。
现在的结果有点不同，那么我如何比较结果和使用哪种算法呢？因为我想为一组未标记的数据写一个结论。使用多个算法并在它们之间进行比较有什么好处？
浏览 0提问于2020-12-12得票数 0
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我知道这是一个聚类问题。我发现了算法，它是二维直线的k-中值。然而，它在二维中为线条找到了一个预定义的点数。我发现mean算法有我所需要的属性，但是对于点，而不是线。也许平移可以延伸到3D线上？编辑：虽然这种方法适用于单个集群，但是对于两个集群，它们之间将存在大量的点。理想情况下，该算法能够处理移动的聚类点。
对于上面所示的例子，绘制每对线之间
浏览 2提问于2019-06-21得票数 1
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我对聚类方法有一些问题，那就是K-Means我想用经纬度坐标对一个新数据进行聚类。但在此之前，我已经使用现有数据自己设置了集群中心。有没有人能用python代码解释一下，如何将集群中心数据输入到kmeans方法中，而不需要对kmeans进行拟合？因为当现有的数据拟合到kmeans时，聚类的中心会发生变化，所以新的数据</
浏览 64提问于2021-08-04得票数 0
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它简单地将距离最小化，并将数据分配给任意数量的人口。我想告诉聚类算法，我想要两个种群分离的最佳匹配。然后，我可以使用从未来数据集的初始聚类中获得的fit。任何帮助，示例代码，或阅读材料将不胜感激。
浏览 3提问于2012-07-30得票数 0
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谱聚类与层次聚类
、、、
有谁能解释一下，与光谱聚类相比，使用层次聚类有什么好处？我知道它们是如何工作的，但我想知道在哪种情况下使用分层聚类比使用光谱聚类更好。
浏览 6提问于2016-04-15得票数 3
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我有以下类型的聚类数据-数字数据、分类数据和经度数据，用于python中一个数据的位置。当数据混合到这个程度时，我想知道如何进行聚类。是否可以使用DBSCAN或分层群集，以及需要做什么才能将分类数据转换为数字。地理位置数据也是如此。
浏览 0提问于2019-02-15得票数 0
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我如何在Python中进行分层聚类(在本例中是针对基因表达数据)，以显示基因表达值矩阵和树状图？我的意思是像下面这样的例子：
如何在Python中使用numpy/scipy或其他工具执行此操作？编辑:很多人建议使用聚类包，但我仍然不确定<e
浏览 0提问于2010-06-05得票数 3
人类是否可以手动对数据集进行聚类？例如，考虑下面描述的Iris数据集：
而不是使用基于连接的聚类(层次聚类)、基于质心的聚类、基于分布的聚类、基于密度的聚类等聚类算法。等。人类可以手动对虹膜数据集进行聚类</em
浏览 0提问于2015-03-16得票数 0
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我生成了一个成对距离的数据集如下：id_2 id_3 dist_23
我想对这些数据进行聚类，以便识别模式。我一直在研究谱聚类和DBSCAN，但是对于如何利用这些算法的现有实现，我还没有得出结论，也不太清楚。到目前为止，我一直在研究Python和Java实现。有人能告诉我如何使用这些聚类算法来处理当前的情况吗？
浏览 0提问于2014-07-08得票数 4
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我正在使用kmeans对python中的数据集进行聚类。在对数据集进行聚类之前，我使用肘形曲线确定了最佳聚类数。
最优聚类数为5。因此，在对数据集进行kmeans聚类之后，我得到了5个不同的聚类。现在我有了5个不同的集群，
浏览 1提问于2022-01-31得票数 0
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