我的python代码读取csv并提取纬度经度，然后通过kmeans运行它们。我有一个与每个纬度经度关联的"placeName“字段。我的问题是，我希望能够写出一个新的csv文件或以某种方式标记数据，这样我就可以看到哪个csv行与哪个集群相关联。当kmeans的坐标包含在数组中，但没有像"name“或"id”这样的属性时，我该如何实现这一点呢？import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
浏览 3提问于2017-07-11得票数 0
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我使用KMeans集群将数据分成两个集群，如下所示。import clusterclm = np.genfromtxt('data.csvdatakmeans.fit(X)
centroids = kmean
浏览 2提问于2016-02-10得票数 1
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在spark.mllib库中，KMeans具有在构建Kmeans实例时设置epsilon参数的功能。org.apache.spark.ml.clustering
浏览 11提问于2017-06-17得票数 1
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K-means聚类中的聚类组织
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我正在使用python for k-means集群for Mnist数据库()。我能够成功地对数据进行集群，但无法标记集群。意思是，我看不出哪个簇号包含什么数字。例如，簇5可以包含数字7。我需要编写一段代码，以便在k-means聚类完成后正确地标记聚类。还需要添加一个图例到代码。
[MNIST Dataset] http://yann.lecun.com&#
浏览 0提问于2018-10-11得票数 4
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下面是我编写的绘制集群的函数：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import datasets
data=pd.read_csv('C:/Users/Administrator/Desktop/data
浏览 0提问于2019-10-04得票数 -1
我是数据科学和python的新手，jupyter笔记本，我目前正在研究如何在数据集上做k意味着集群。data = make_blobs(n_samples=200, n_features=2, centers=4, cluster_std=1.6, random_state=50) 但是我想知道如何用从我的计算机导入的as pltsns.set()data=pd.read_csv("C:
浏览 11提问于2019-09-18得票数 1
我正在尝试使用clusplot来可视化kmeans集群。是一个具有[0,1]值的对称相似矩阵(1087行)。由于某些原因，clusplot只会为特定的n值生成一个n集群图。对于n的其他值，它将返回以下错误：simmy = read.csv("reinventthewheel.csv", header=TRUE, row.names=1)disty = dist(1-simmy)
kay19 <- kmeans(disty,19
浏览 4提问于2014-05-07得票数 2
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每个集群中的Get元素
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我得到了以下代码，它从csv文件中提取2个特性(tempo& slotID)，并根据这两个特性绘制kmeans集群。df = pd.read_csv("prova.csv", encoding = "ISO-8859-1", sep = ';')Sum_of_square
浏览 5提问于2022-02-23得票数 1
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我的目标是创建一个双for循环，它改变集群的数量(集群的3个不同值)，以及每个值集群值之间的三种链接类型之间的循环。然后在相同的图形上绘制所有的子图。我希望能实现一个3x3的子情节视图。其中，集群的每个值都在x轴上，与集群数量相关的每种类型的链接都显示在y轴上。X2 = input_data.X2.values
X = np.col
浏览 3提问于2022-10-11得票数 0
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我在英国有经度和纬度点，我用它来创建集群中心，使用scikit学习KMeans类。为了可视化这些数据，而不是将这些点作为集群，我想要在每个集群周围划出边界。例如，如果一个集群是伦敦，另一个是牛津，我目前在每个城市的中心都有一个点，但是我想知道是否有一种方法可以使用这些数据创建一个基于我的集群的边界线？下面是到目前为止创建集群的代码：import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.clus
浏览 0提问于2018-03-18得票数 3
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基于情感的文本数据聚类？
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现在我得到的数据将是文本和未标记的。1.)使用聚类算法(如DBScan、HDBScan或KMeans )标记数据。集群的数目显然是3。2.)对标记数据进行Classification算法的训练。是我的方法对吗？任何文章/博客/教程，我可以为基于文本的集群遵循，因为我对此有点陌生？
浏览 3提问于2021-12-25得票数 1
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我一直在生成一个树状图来可视化数据集群，但是当我使用KMeans创建标签时，只有几个标签显示它们在显示的集群中。verbose = 0)labels = model.predict(combined_array)mergings = linkage(combined_array, method = 'ward')
浏览 1提问于2019-11-15得票数 0
我目前有一个CSV文件，已经清理，标记和停止字被删除。def k_means_clustering(self):
X = vectorizer
浏览 3提问于2021-02-28得票数 0
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我有以下使用python形成的集群，我想标记集群中的点。我不知道该怎么做。from sklearn.cluster import KMeans
P = [list(item) for
浏览 0提问于2015-11-30得票数 1
我正在与Spark合作，想知道如何获得创建的K-means聚类模型的精确值。同时，检查Spark - KMeansModel API，我发现了"ComputeCost“，它返回”Set Sum of Squared Error“值。或者，在Spark中有其他可用的选项来获得它吗？关于这一点，请给我一些建议。
浏览 0提问于2018-05-17得票数 1
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features with death_eventfor i in range(1, 11):kmeans = KMeans(n_clusters=2, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)plt.scatter(X["
浏览 0提问于2021-01-04得票数 1
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我从事教育工作，希望从多个任务中获取学生的分数，并根据学生的多个分数将学生分组为两人一组。我需要学生与最相似的分数被分组成对，基本上。我该怎么做呢？我对代码相当缺乏经验，也不确定如何处理这个问题。我使用的是Python。例如，假设一个学生的得分为50%、100%，等等。我希望将得分最接近的学生分组成对(他们的名字的元组将是理想的输出)。每个学生总共有八个分数，需要考虑到代码中。谢谢你，瑞秋
浏览 19提问于2020-12-10得票数 0
我有一组数据，其中有一个文本字段，我试图根据该文本字段自动标记为相关或不相关。我已经手动标记了数据，但正在尝试将自动标记与手动标记进行比较，以计算自动标记的准确性。我正在使用K均值聚类将数据聚类到2个集群中。我正在努力的是用我的原始数据和它们所在的集群创建csv文件。我的想法是，我将有一个csv文件，显示哪行在哪个集群中，这样我就可以查看每个集群的大多数人拥有哪个标签，并将该标签分配给该集群
浏览 0提问于2016-08-18得票数 0
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我正在尝试基于我编译的csv数据集创建一个KMeans集群模型。我试着绘制数据，这是不工作的，如果生成一个散点图，你看不到轴或数据点，我不能真正知道Kmeans算法正在工作。import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport pandas as pd
data = pd.re
浏览 11提问于2022-07-08得票数 1
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