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聚类一长串单词
、、、、
我手头有以下问题:我有一个很长的单词列表，可能是名字、姓氏等等。我需要对这个单词列表进行聚类，以便类似的单词，例如具有相似编辑(Levenshtein)距离的单词出现在同一组中。例如，“算法”和"alogrithm“应该有很高的机会出现在同一个集群中。
在模式识别的文献中，我对经典的无监督聚类方法如k均值聚类、EM聚类等都有很好的认识。这里的问题是，这些方法适用于存在于向量空间中的点。我的手边有串字。根据我的调查结果，关于如何在数字向量空间中表示字符串和计算字符串簇的“意思”的问题似乎还没有得到充分的回答。解决这个问题的天真方法是将k均值聚类与Levenshtein距离结合起来，但问题
浏览 3提问于2014-11-07得票数 2
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基于模式的聚类URL
、、、、
我是新的集群技术，我高度重视任何输入，您可以为我的问题提供如下。基本上，我想根据它们的结构模式对URL进行聚类。例如
cluster1 -简单URL https://domain/path/file
cluster2 -缩短的URL
cluster3 -重定向URL
……
集群k-新的URL模式
给定一个URL数据集，我想了解有多少不同的URL模式集群存在，然后直观地看到差异。
我在现有方法中看到的是对域进行聚类(将同一个网站的URL聚在一起)。这不是我所期望的。当我尝试基于nlp (基于单词的)相似性聚类时，这是发生在相同网站的URL往往有相同的词，没有什么差别。
相反，我想关注URL结构并
浏览 0提问于2022-12-29得票数 0
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我有一组来自搜索引擎的用户查询需要集群。到目前为止，我遇到的唯一的聚类算法是K-means算法，它需要定义聚类的数量。在这种情况下，我不知道数据中存在多少簇。是否有任何聚类算法允许在不预先定义聚类数量的情况下进行聚类？
浏览 0提问于2013-01-29得票数 0
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我有一个数据矩阵，如下所示。
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 8 1 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 11 2 2 0
1 0 7 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1
1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1
浏览 2提问于2014-05-07得票数 0
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给定一组具有顶点坐标的N包围框：
"vertices": [
{
"y": 486,
"x": 336
},
{
"y": 486,
"x": 2235
},
{
"y": 3393,
"x": 2235
},
{
"y": 3393,
"x": 336
}
]
我想把边框分成
浏览 3提问于2016-08-10得票数 2
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可视化一组字符串的差异
、、、
我有一个数不胜数的字符串集合的距离度量。用什么直观的方法来总结这些字符串有多不同，或者它们何时重叠？
我的目标是，在视觉上确保高熵，并能够识别聚类区域和与其相关的字符串。
我设想了一种聚类图，其中每个字符串周围都有一些半径来捕获其邻居.但这需要有一个有意义的坐标系。
浏览 0提问于2020-02-07得票数 3
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有没有人能推荐一些可以使用距离矩阵作为输入的聚类算法？或者也可以基于距离矩阵来评估聚类的“好坏”的算法？
目前，我使用的是对Kruskal算法()的修改，将数据分成两个集群。不过，它有一个问题。当数据没有不同的聚类时，算法仍然会创建两个聚类，一个聚类包含一个元素，另一个包含所有其他元素。在这种情况下，我宁愿有一个包含所有元素的集群，而另一个集群是空的。
有没有能够进行这种类型的聚类的算法？
有没有什么算法可以估计聚类完成得有多好，或者更好地估计数据中有多少聚类？
算法应该只使用距离(相似性)矩阵作为输入。
浏览 0提问于2010-05-31得票数 0
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我注意到，在我的数据集中，一个特定的列是高度可分离的，它将数据完美地分成5个不同的类(重新计算class2的意思比class1更好)。我想使用来自同一数据集的聚类模型来研究底层结构。
尽管我知道这个特性是高度可分离的，但我是否应该将这个列作为一个变量来进行聚类呢？
这个特性是否会对聚类模型产生任何偏差或影响其结果？
所有这些都是假设我将使用K-均值算法
浏览 0提问于2021-11-25得票数 1
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我正在研究mahout中的K-means算法，在调试时，我注意到在创建第一个集群时，它执行以下代码：
ClusteringPolicy policy = new KMeansClusteringPolicy(convergenceDelta);
ClusterClassifier prior = new ClusterClassifier(clusters, policy);
prior.writeToSeqFiles(priorClustersPath);
我在读这些课程的描述，但我不清楚.
我想知道这些聚类分类器和策略的含义是什么？它与层次聚类、质心聚类、分布聚类等有关吗？
因为我不知道
浏览 1提问于2014-03-25得票数 0
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有许多聚类算法可用。一种流行的算法是K-means算法，其中，基于给定数量的聚类，该算法迭代以找到对象的最佳聚类。
在k-means聚类中，您使用什么方法来确定数据中的聚类数？
R中是否有可用的包包含用于确定正确的集群数量的V-fold cross-validation方法？
另一种常用的方法是期望最大化(EM)算法，该算法为每个实例分配一个概率分布，该分布表示该实例属于每个集群的概率。
这个算法是在R中实现的吗？
如果是，它是否具有通过交叉验证自动选择最佳聚类数量的选项？
您是否更喜欢其他的聚类方法？
浏览 1提问于2010-02-23得票数 13
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我需要根据它们的余弦相似性来聚类(假设作为参数k)，单词(我存储在数组列表中)。我已经将我所有的单词作为顶点存储在一个完整的、加权的、无向图(使用邻接列表)中，并将它们的余弦相似度值放在边上。据我所知，我需要使用MST (Kruskals算法)进行聚类处理。
然而，由于我的图是完全图，而MST用于连通图，我有点困惑如何在完全图上使用它？还是我用完全图做错了？
这是我的wordList：
[directors, producers, film, movie, black, white, man, woman, person, man, young, woman, science, fictio
浏览 2提问于2018-04-28得票数 0
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我有一组分布在任意3D表面上的点的xyz坐标。(大约50000)我需要根据空间邻近度将这些点分组到10个域中，每个域包含大约1/10的数据点。基本上在表面上有10个表面补丁。谢谢。
浏览 0提问于2010-10-30得票数 1
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聚类最小生成树的数据集
、、、
最近我遇到了最小生成树的概念，发现它在聚类中有一个应用程序。我正在寻找一个真实的数据集(最好是干净的)，它可以作为各种聚类算法的数据源。有一种信息表明，MST聚类在球面和非球面数据上工作得足够好。这就是为什么非球面数据集也被追求的原因。
我心目中的数据集应该包含地面真相信息(标签)，因此各种标志的有效性可以通过与WSS不同的东西来衡量。
浏览 1提问于2018-06-12得票数 0
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我正致力于根据空中物体的轨迹对其进行聚类。就像我想在不同飞行物体轨迹的数据集上训练一个模型，这样以后我就可以根据轨迹数据来预测物体的类型。现在的轨道数据包括4种东西(高度，经度，纬度，时间)。因此，基于这些数据集，我们可以对飞机、火箭、导弹等物体进行分类。但我不知道可以使用哪种算法？我首先想到的是支持向量机。后来我想“长时间记忆”可以用。但我不太确定。我对机器学习很陌生。所以任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 0
我使用集群实现，我希望数据X形成我在算法中定义的集群数量(我相信这就是它的工作方式)。但这种行为令人困惑。
cm = FCM(n_clusters=6)
cm.fit(X)
此代码生成一个带有4个标签的图- 0,2,4,6
cm = FCM(n_clusters=4)
cm.fit(X)
此代码生成一个带有4个标签的图- 0,1,2,3
当我初始化簇号时，我期望标签0,1,2,3,4,5为6。
代码：
from fcmeans import FCM
from matplotlib import pyplot as plt
from seaborn import scatterplot as s
浏览 1提问于2019-07-16得票数 0
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我刚开始学习安德鲁·吴的机器学习，他解释了鸡尾酒会问题和基因聚类问题的例子，以解释在无监督学习中聚类问题和非聚类问题之间的区别。然而，我仍然不明白两者之间的区别。谁能帮我澄清一下。
浏览 0提问于2019-05-11得票数 4
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我有一个未标记的数据集，我正在尝试使用各种聚类算法对其进行聚类。 我成功地使用.means_在sklearn.mixture.GaussianMixture中找到了质心/“每个混合分量的平均值”。在我的代码中，我选择了最接近均值的点，以获得每个聚类的代表性样本。 我想用SpectralClustering做同样的事情，但我没有看到一个".means_“方法或一些方法来获得每个集群的质心。这可能是因为我误解了频谱聚类的工作原理，或者只是因为这个库中缺乏功能。 作为一个例子，我想这样做： sc = SpectralClustering(n_components=10, n_init=10
浏览 36提问于2019-01-23得票数 1
我已经看到在mahout中有一个新的K-Means实现，称为Streaming-Kmeans，它实现了没有链式Mapper-Reducer循环的k-means聚类：
我在任何地方都没有找到任何关于它的用法的文章。谁能指出它的用法有什么有用的链接，里面有一些关于如何使用它的代码示例。
浏览 2提问于2013-06-24得票数 3
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我建立了一个GMM模型，并使用它来进行预测。
bead = df['Ce140Di']
dna = df['DNA_1']
X = np.column_stack((dna, bead)) # create a 2D array from the two lists
#plt.scatter(X[:,0], X[:,1], s=0.5, c='black')
#plt.show()
gmm = GaussianMixture(n_components=4, covariance_type='tied')
gmm.fit(X)
浏览 3提问于2019-11-20得票数 1
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聚类效果的确定
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在聚类中，有噪声、冗余和不相关的属性对其有哪些影响？它们最终会帮助还是伤害聚类?我知道它无法处理噪音数据，但不能确定另外两种数据。
浏览 2提问于2016-05-09得票数 2
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我有一组(2k - 4k)的小字符串(3-6个字符)，我想对它们进行集群。由于我使用字符串，以前在上的答案告诉我，很适合用作字符串的距离函数。而且，由于我事先不知道集群的数量，所以是要走的路，而不是k-方法。
虽然我得到了抽象形式的问题，但我不知道如何才能真正做到这一点。例如，MATLAB或R是使用自定义函数(Levenshtein距离)实现分层聚类的更好的选择。对于这两个软件，都可以很容易地找到Levenshtein远程实现。聚类部分似乎更难。例如，计算所有字符串的距离数组，但我无法理解如何使用距离数组实际获得集群。你们中的任何一位专家能告诉我如何用自定义函数在MATLAB或R中实现分层聚类
浏览 4提问于2014-02-02得票数 37
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我正在学习非线性聚类算法，我偶然看到了这个二维图。我想知道哪种聚类算法和超参数组合可以很好地对数据进行聚类。
就像人类会聚集这5个尖峰一样。我希望我的算法能做到这一点。我尝试了KMeans，但它只是水平地或垂直地进行聚类。我开始使用GMM，但无法为所需的集群获得正确的超参数。
浏览 0提问于2019-05-31得票数 6
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我在matlab中对400x1000矩阵运行kmeans，由于某种原因，每当我运行该算法时，我都会得到不同的结果。下面是一个代码示例：
[idx, ~, ~, ~] = kmeans(factor_matrix, 10, 'dist','sqeuclidean','replicates',20);
出于某种原因，我每次运行这段代码都会得到不同的结果？有什么想法吗？
我正在使用它来识别多重共线性问题。
谢谢你的帮助！
浏览 2提问于2012-08-27得票数 8
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我对整个集群和其他方面都很陌生，所以我有点迷失在编程的最后一步。我正在做一个基于主题语义相似性的项目，该项目使用层次化算法对学生进行聚类。
我所理解的是，我必须收集列表中的所有主题，然后应用像分层聚类这样的聚类技术。
如何用python编写代码，根据主题之间的语义相似性对学生进行聚类？
浏览 5提问于2022-02-15得票数 -1
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基于特定关键字创建集群
、、、、
我正在处理原始文本数据。我正在使用聚类将文档中的常见单词组合在一起。我的要求是根据特定的单词列表创建集群，也就是说，我想获得一组通常与用户给定的单词列表一起发现的单词。从视觉上看，集群应该如下所示。通常，集群技术的重点是创建隔离的集群，而我需要有一些重叠的隔离集群。图像显示了预期结果的视图。我尝试过使用k均值聚类、Apriori算法和Python中的PrefixSpan。但我想要的结果没有实现。
如有任何建议，将不胜感激。
📷
浏览 0提问于2021-03-30得票数 0
2回答
在Weka中使用聚类进行预测
、、、、
我可以使用聚类(例如，使用k-均值)在Weka中进行预测吗？
我有一些基于总统选举研究的数据。我有问卷的答案(数字属性)，我有一个属性，那就是你将投票给谁？(1，2或3)
我在Weka中使用一些分类器(例如Bayes)进行预测。我的结果是基于这个答案(投票意向)，我有大约60%的召回率(正确的预测率)。
我明白聚类是另一回事，但是我能用聚类来做预测吗？我已经试过了，但是我意识到集群总是选择自己的质心，它不使用我的投票意向问题。
浏览 3提问于2013-04-28得票数 2
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2回答
分层聚类启发式算法
、、、、
我想探讨大数组中数据项之间的关系。用多维向量表示的每个数据项。首先，我决定使用集群化。我感兴趣的是找到集群(数据向量组)之间的层次关系。我能计算出向量之间的距离。因此，在第一步，我找到最小生成树。在此之后，我需要根据生成树中的链接对数据向量进行分组。但在这一步，我感到不安--如何将不同的向量组合成层次化的集群？--我正在使用启发式方法:如果两个向量连接在一起，它们之间的距离非常小--这意味着它们在同一个集群中--如果两个向量连接在一起，但它们之间的距离大于阈值--这意味着它们在具有公共根簇的不同集群中。
但也许有更好的解决方案？
谢谢
P.S.感谢大家！
事实上，我试过使用k-均值和CLOPE
浏览 2提问于2011-07-10得票数 4
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我在python 中找到了一个非常好的共识聚类实现。
然而，对于具有大样本大小的大数据集，该算法将不起作用，因为它使用维度样本、样本来构建矩阵。
对于大型数据集上的共识聚类，有没有高效的python实现？
浏览 12提问于2021-03-07得票数 0
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我的数据集包括在大约150个港口采集的15000份鱼类市场样本。不幸的是，取样并不均匀，一些港口有1-10个样本，而另一些有1000个样本。我想把这些港口汇集在一起，以便实现以下两项目标：
地理位置相近的港口聚集在一起
最后的聚类都有大致相似的取样密度，例如1000个样本。
第1项可以使用基于距离的标准聚类单独完成。但我怎样才能在这个基础上达到#2呢..？我应该看哪些工具/方法？(最好在R区)
浏览 0提问于2015-10-23得票数 0
我有一个输入图像，如下所示，并希望将部分分割成区域。我也希望分割的部分不只是像素，这有助于坚实的颜色，而且边缘抗混叠之间的边缘区域和下一个区域。
是否存在以这种方式分割图像的任何过滤器或方法？重要的是，最终结果分割部分必须包含边缘抗混叠与下一个区域之间。正确的解决方案用黄色表示。
在这两幅图像中，我将像素放大为大像素，这样可以清晰地看到区域边缘之间的边缘抗混叠。
给出了我想要的黄色区域的一个示例输出。
有关“边缘抗混叠”的定义，请参阅。
浏览 2提问于2016-06-11得票数 5
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聚类算法的性能分析
、、、
我得到了两个数据集，并希望使用KNIME对这些集合进行聚类分析。
在完成聚类之后，我希望对两种不同的聚类算法进行性能比较。
关于聚类算法的性能分析，这是一种时间度量(算法时间复杂度和执行数据聚类所需的时间等)，还是集群输出的有效性？(或两者兼备)
对于聚类算法，是否还有其他的角度来识别性能(或缺乏)？
事先非常感谢，
T
浏览 7提问于2012-03-13得票数 1
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我在用weka做分类实验。我尝试了weka提供的一些特性，这些特性可以应用于提取的属性上，我发现将聚类成员资格应用于这些属性将提供比其他方法更高的准确性。我不太清楚这个特性是做什么的，因为它删除了所有的属性，只保留了一些东西，比如pCluster__0、pCluster_1_0、pCluster_2_0和类属性，所以我不太确定我从它得到的结果是否有效，它会对其他新的未见实例起作用吗？来自Weka的文件
一种过滤器，它使用基于密度的聚类器生成集群成员资格值；过滤后的实例由这些值和类属性(如果在输入数据中设置)组成。如果设置了(名义)类属性，则为每个类分别运行集群程序。在集群操作期间，类属性(如
浏览 5提问于2015-10-29得票数 1
我有一个数据集的变量，代表分数和特征(定性和定量的混合在这两方面)。我想根据每个分数来聚类特征(而不是个人观察)。因此，我想在trait_1和trait_15的基础上形成相似的特征簇，然后对分数2和3重复。下面是数据结构的例子。
我在想，我可以使用ClustOfVar包来形成这些集群，如果我只是尝试将所有变量聚集到类似的组中，我就会理解这一点。但是，我不知道如何根据其他变量之一对它们进行聚类。
如果有人有建议，我会很感激的。提前谢谢。
Score_1 Score_2 Score_3 Trait_1 Trait_2 Trait_3 … Trait_15
n1
n2
n3
…
n100000
浏览 1提问于2012-09-14得票数 1
1回答
聚类法
、、
全。我对数据聚类非常陌生，我想知道如果我们想要执行社交网络分析或可视化，它是基于什么类型的聚类技术？
有几种聚类方法，例如基于层次的、基于密度的、基于网格的，等等。我不知道这个社会网络可视化属于哪一类。是基于网格的吗？我确实尝试过搜索，但没有找到答案：
提前谢谢你！
浏览 4提问于2017-01-31得票数 0
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WEKA如何评估星系团？
、、、
嗨，在链接中找到了这个解释：
使用培训集(默认)。生成聚类后的Weka
将训练实例分类为按
集群表示并计算实例的百分比。
在每个星系团中坠落。
在所提供的测试集或百分比split中可以评估
如果聚类表示是概率的(例如，对于EM)，则对单独的测试数据进行聚类。
类到集群评估。在这种模式下，Weka首先会忽略
类属性并生成集群。然后在
它根据每个集群中类属性的大多数值将类分配给集群的测试阶段。在此基础上计算分类误差，并给出相应的混淆矩阵。一个例子
对于k-均值，如下所示。
但是，我不清楚WEKA是如何对集群中的一个新实例进行分类的，以及它如何度量是否应该将该实例分类到该集群中。
浏览 0提问于2018-11-29得票数 1
我使用k均值和欧几里德距离算法来聚类数据(iris.csv)。但是，我不能将它们全部归入正确的组，有些数据在错误的组中。
所以，我只想知道，是否有可能将所有数据100%地聚类到正确的组中？
我脑海中的另一个问题是，选择k的最佳标准是什么？
谢谢你的帮助。
浏览 3提问于2013-03-21得票数 0
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我有一个这样的数据集，其中包含大约1000个乘客ID以及他们从周日到周六在时态1和时态12之间的旅行频率。是否可以使用bi聚类来对此数据集进行聚类？以及如何去做。
ID T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 Day
1005 0 5 15 1 0 1 20 2 1 1 0 0 Sunday
1005 0 2 1 0 4 1 21 1 0 0 0 0 Monday
1005 0 0 12 0 1 4 1 2 0 1
浏览 2提问于2016-07-20得票数 0
1回答
我想知道，在文献中是否有一种聚类算法，其输出(分区、树状图、软赋值等)不变性：
数据点中的排列(通常许多层次聚集聚类不是这样)
由于引导特征而引起的扰动
我很高兴在文献中找到这样一个算法的切入点！
准确地说，我知道聚类的公理式，例如Kleinberg的不可能性定理()或聚类分类法()的开始，
但他们似乎没有考虑过这两项属性。
浏览 4提问于2015-01-21得票数 0
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如何在K-均值++聚类中找到适合度，以便显示输入与每个集群对齐的百分比。例如，输入A在第1组中为0.4，在第2组中为0.6。
浏览 3提问于2017-09-13得票数 0
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什么是光谱聚类？我几乎没有统计学的背景。我试着在网上搜索笔记，但他们假设了很多知识。
如果你能在网上找到一些关于光谱聚类的基础知识和数学基础的笔记，那就更好了。
我发现像这个一这样的笔记需要很多不适合我的背景知识。
浏览 0提问于2018-06-21得票数 4
慢慢地进入Sklearn这个词，更具体的无监督聚类算法。我正在从事一个项目，平面化xml文件为csv文件，这一部分已经完成。
现在我想实现任何sklearn方法来检测我的数据上的异常。
csv文件为Dataframe格式，其中有一些列具有描述，而其他列具有值。这些值也可以是十进制值55,2
对于使用无监督学习的异常检测，更推荐使用哪种Sklearn算法？
一开始，我只是想试着找出数字的异常，如果有任何数字不属于那里的话。
浏览 0提问于2020-01-28得票数 0
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我正在研究一个基于聚类的模型，我读过关于分层聚类和K-均值聚类的文章。
在什么条件下我应该选择聚类而不是K-均值聚类？
浏览 0提问于2021-03-26得票数 2
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分布式层次聚类
、、
有没有什么算法可以帮助层次化聚类？谷歌的map-reduce只有一个k聚类的例子。在分层聚类的情况下，我不确定如何在节点之间分配工作。我找到的其他资源是：，但不清楚使用了哪些算法。
浏览 1提问于2008-09-17得票数 22
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8回答
Java集群库
、、
我正在寻找一个轻量级的java聚类库。我不需要在那个库中有100个集群算法，只需要5到7个算法就可以了。
我敢肯定，你会问：“你需要什么样的算法，目的是什么”:)。我只需要在聚类的帮助下对我的数据进行分类。例如，K表示。
附言:我知道weka，但我不想使用它，因为它不是专门用于集群的。
浏览 2提问于2010-01-25得票数 21
我已经运行了clv包，它由S_Dbw和SD有效性索引组成，用于在R commander中进行聚类。()
我用S_Dbw索引评估了DBSCAN，K-Means，Kohonen算法的聚类结果。但对于所有这三种算法，S_Dbw都是"Inf“。
它是“无限”的意思吗？为什么我要面对"Inf“这个词。我的聚类结果有什么问题吗？
一般情况下，什么时候S_Dbw索引结果是"Inf"？
浏览 0提问于2012-11-01得票数 2
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1回答
我需要根据推文之间的相似性对它们进行聚类，我使用dec2vec对它们进行向量化，现在我需要一种方法来对这些向量进行聚类，而且我尝试了 this ，这对我来说不是一个很好的模型，因为我不知道集群的数量。我尝试在gensim库中使用函数相似，但是每次结果都不一样，是不正确的！那么，有什么方法可以将其聚在一起吗？
浏览 6提问于2022-05-14得票数 0
4回答
我有一组5000万个文本片段，我想从它们中创建一些集群。维度可能在60k-100k之间。文本片段的平均长度为16个单词。正如你可以想象的，频率矩阵将是相当稀疏的。我正在寻找一个软件包/ libray / sdk，可以让我找到这些集群。我曾经尝试过CLUTO，但这对CLUTO来说似乎是一项非常繁重的任务。从我的在线研究中，我发现BIRCH是一种可以处理这类问题的算法，但不幸的是，我在网上找不到任何BIRCH实现软件(我只找到了几个特别的实现，比如分配项目，缺乏任何类型的文档)。有什么建议吗？
浏览 3提问于2011-09-15得票数 3
2回答
我得弄到k均值聚类的方法。目前，我正在使用ApacheCommons数学库，它实现了k均值加聚类算法。有谁知道，如果有一种简单的方法可以在使用这个库进行聚类之后获得该方法，或者让我自己实现它？
如果没有，你能解释我如何计算它或者给我一个代码示例吗？
浏览 2提问于2014-04-10得票数 0
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