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如何在python中绘制重叠簇
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我正在尝试绘制从模糊C均值聚类算法获得的聚类的可视化。对于通过k-means获得的清晰群集，很容易通过正常散点图进行可视化，例如通过matplotlib获得的散点图。有没有推荐的方法来绘制模糊聚类来可视化重叠？如果是，是如何实现的？
浏览 1提问于2013-07-20得票数 1
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。FCMfrom seaborn import scatterplot as scatter
# fit the fuzzy-c-means
浏览 1提问于2019-07-16得票数 0
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模糊k-模式聚类隶属度值计算
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我正在寻找一种聚类算法来模糊聚类分类属性，我找到了，我得到了它的工作方式，但我不知道隶属度或归属矩阵的计算方法是否与模糊c均值算法中的这个矩阵相同？在“否”的情况下，您介意澄清一下它是如何计算的吗？
浏览 2提问于2011-10-14得票数 1
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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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用模糊C-均值确定图像中的分割数
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请使用模糊C-均值和K-均值以及C#编程语言进行图像分割，但我想知道如何使用C#自动确定图像分割的可能和最佳数目。谢谢
浏览 3提问于2013-11-01得票数 1
数据集是高维的(386-d)，因此无法直观地评估聚类有效性.让我们以k-均值为例。它是不确定的，因此我以不同的起点多次启动它.然后，它试图减少簇内方差。可以这样说: cvi是否应该
浏览 0提问于2019-05-28得票数 1
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我有一个数据集，我想实现K-均值，模糊C均值，高斯混合模型，谱图。在那之后，我想看看我从不同的方法中得到的集群。怎样才是正确的方法呢？或者，我应该只使用一种算法来最大限度地提高聚类的正确性吗？
浏览 0提问于2020-09-16得票数 1
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是否有用于模糊聚类的分离度量，如Sillohete评分？我理解硬聚类算法的逻辑，但不确定模糊。是否有一个Python包，例如scikit-learn？
浏览 0提问于2021-06-16得票数 0
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标杆EM软聚类对K-均值？
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我有两种实现，一种是K-均值，另一种是EM进行软聚类。但我不知道如何验证它们的准确性。也就是说，通过检索更好的集群，哪一个表现得更好。我的假设是，因为EM做的是软赋值，而不是K-均值中的硬赋值。如何衡量EM软聚类对K-均值的准确性？对合成数据也有什么建议吗？
浏览 14提问于2014-07-21得票数 0
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Apache mahout在没有Hadoop的情况下工作吗?如果不是这样的话，那么mahout的哪些部分依赖于Hadoop。我正在尝试Mahout集群实现。
浏览 4提问于2014-06-11得票数 0
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无监督降维算法以矩阵NxC1为输入，其中N是输入向量的个数，C1是每个向量的分量数(向量的维数)。因此，它返回一个新的矩阵NxC2 (C2 < C1)，其中每个向量的分量较少。模糊聚类算法以矩阵N*C1为输入矩阵，其中N是输入向量的个数，C1是每个向量的分量数。因此，它返回一个新的矩阵NxC2 (C2通常低于C1)，其中每个向量的每个分量都指示向量属于相应的簇的程度。我注意到
浏览 2提问于2015-10-13得票数 3
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我使用带随机初始化的k均值聚类来进行聚类识别.算法可以很好地处理好数据。但是如果我处理的数据有很多噪声，那么我的k均值算法就失去了它的鲁棒性，并为同一数据集上的每次运行提供了不同的解决方案。因此，我决定改进我的k-均值聚类，以最小化Ward标准：
遍历点和所有簇，找到点P和组A和B，所以如果我把点P从A组移到B组，那
浏览 4提问于2014-05-26得票数 0
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我是机器学习的新手，正在尝试用聚类算法进行分割。然而，由于我的数据集既有类别变量(如性别、婚姻状况、首选社交媒体平台等)，也有数字变量(平均支出、年龄、收入等)，我无法决定哪些算法值得关注。我应该尝试哪一个:模糊c均值，k-medoids，还是与k- means ++进行比较的潜在类？对于这些类型的混合数据集，哪些会产生更好的结果？
额外的问题:我应该尝试在没有降维的情况下进行聚类吗？
浏览 0提问于2018-04-26得票数 0
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我试图解决一个带有张量流的ML问题，但我不确定我应该使用什么算法。我已经在我的数据集中标记了图像。当一个新的图像出现时，我希望根据标签将我拥有的图像关联起来。我应该从哪里开始呢？O.o
浏览 1提问于2019-11-19得票数 0
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