Python-执行K-Means聚类后更改condition下的RGB值
K-Means聚类是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别或簇。在使用Python执行K-Means聚类后，更改condition下的RGB值可以通过以下步骤实现：
- 导入相关的Python库：首先，需要导入一些常用的Python库，如
numpy、scipy和sklearn。这些库提供了执行K-Means聚类和图像处理所需的功能。 - 读取图像数据：使用适当的Python库函数（如
cv2.imread）读取待处理的图像数据。确保将图像数据存储在适当的数据结构中，以便后续的处理。 - 执行K-Means聚类：使用
sklearn.cluster.KMeans类来执行K-Means聚类。通过指定所需的聚类数目（K）和其他参数，可以创建一个聚类器对象。然后，使用图像数据拟合聚类器，并将每个像素点分配到相应的聚类。 - 更改RGB值：根据指定的条件更改聚类后的像素点的RGB值。具体来说，可以遍历每个像素点，检查其所属的聚类标签，并根据条件更改其RGB值。例如，可以使用条件语句来检查是否满足某些条件，并根据需要更改像素点的颜色。
- 显示或保存图像：根据需要，可以使用适当的Python库函数（如
cv2.imshow或cv2.imwrite）来显示或保存更改后的图像。确保按照需要设置显示或保存的图像格式和参数。
总结起来，执行K-Means聚类后更改condition下的RGB值的步骤包括导入必要的Python库、读取图像数据、执行K-Means聚类、根据条件更改RGB值，最后显示或保存更改后的图像。
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1回答
在图像向量上使用k均值
、、、
在图像向量上使用k-means时，我有一个挥之不去的疑问。我有一个RGB图像，我已经将其转换为HSV空间。基本上，我只想在H向量上执行k-means。这是一个214x300的向量。
我有两个问题：
1.在将样本送入kmeans命令之前，是否应该将其重塑为64200*1向量？
2.如何找到每个集群的中心(我将集群划分为4个集群，因此我需要4个位置，每个位置代表每个集群的中心)。
浏览 4提问于2013-06-27得票数 0
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我知道Gaussian mixture model是K-means的一个推广，因此应该更准确。
但我无法从下面的聚类图像中看出，为什么用K-means获得的结果在某些区域更准确(比如斑点噪声以浅蓝色点显示，在Gaussian Mixture Model结果中持续存在，而在K-means结果中不存在)。
下面是这两种方法的matlab代码：
% kmeans
L1 = kmeans(X, 2, 'Replicates', 5);
kmeansClusters = reshape(L1, [numRows numCols]);
figure('name', '
浏览 2提问于2016-03-31得票数 3
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我正在执行颜色的K均值聚类，我的目标是提取由最暗的颜色组成的聚类，并将其他聚类更改为由明亮的颜色组成，例如白色。 然而，我在更改其他集群中的颜色时遇到了麻烦。希望有人能帮忙，谢谢。下面是我执行过的一些步骤。 阅读图片 这是图像的来源 ? img = cv2.imread('./example.png') 将其从it转换为RGB并重塑形状 img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
rgb=img.reshape((img.shape[0]*img.shape[1],3)) 执行K-Means聚类 optimial_kmeans = KM
浏览 48提问于2021-11-03得票数 0
3回答
有人知道自组织映射(SOM)与k-means相比有多好吗？我认为通常在颜色空间中，例如RGB，自组织映射是一种更好的颜色聚类方法，因为视觉上不同的颜色()在颜色空间中存在重叠。是否存在k-means优于SOM的情况？
谢谢!
浏览 0提问于2011-07-07得票数 6
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我正在使用scikit learn库sklearn.cluster尝试K-Means及其变体的示例。小批量K-Means聚类和在线/顺序K-Means聚类有什么不同？
我在scikit库中找不到在线KMeans的实现。如果批次大小为1，那么minibatch K-Means将充当在线K-Means吗？
浏览 20提问于2019-11-07得票数 1
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我想使用对cifar-10数据(3D图像) (RGB)进行聚类。但由于我的数据是3D图像，l不知道如何在三个通道RGB上应用k-means。L是否需要应用PCA，然后再应用k-means获得2D数据？
谢谢
浏览 9提问于2016-11-04得票数 0
2回答
我正在做一个k-means聚类，有固定数量的组，有几个地理经度/经度点。这个基本的集群工作得很好。
但我还有另一个变量(每个点一个)，我希望k-means聚类能够说明这一点。这是不是有可能呢？
聚类数据可能如下所示：
Lat: [1.23, 2.12, 3.65, 4.32, 5.63, 5.43]
Lon: [1.43, 2.43, 3.76, 4.43, 5.25, 1.75]
Extra variable: [20, 20, 10, 10, 10, 10]
如果我想把上面的数据分成两组，并且每组额外变量的总和不能超过40，我该怎么做呢？(如果可能的话-我对k-means的理解是相当基础的
浏览 0提问于2019-09-18得票数 0
3回答
我想在R中缺少分类和数值的数据集上执行营销细分聚类。由于缺少值，我无法执行k-means聚类。
R版本3.1.0 (2014-04-10)
平台: x86_64-apple-darwin13.1.0 (64位)
Mac OSX 10.9.3 4 4GB硬件驱动器
在R中是否有一个聚类算法包可以适应部分填充速率？查看关于缺失值的学术文章，研究人员为特殊用例创建了一个新的算法，这些包在R中不可用。例如，具有软约束的k-means和具有部分距离策略的k-means聚类。
我有36个变量，但下面是前5个变量的描述：
head(df)
user_id Age Gender Househo
浏览 1提问于2014-06-04得票数 9
我想使用k均值聚类来分割土地覆盖的RGB图像(卫星图像)，在这种方式下，图像的不同区域被标记为不同的颜色，如果可能的话，创建分隔不同区域的边界。
是否有可能通过K-means聚类来实现这一点？我一直在互联网上搜索，许多教程都是通过k均值聚类来实现的，但只有在将图像转换为灰度之后才能实现。我只想使用RGB图像。有没有什么资源可以帮助我开始呢？请给我一些建议。
浏览 1提问于2015-07-01得票数 1
1回答
关于聚类方法的问题
、、、
最近，我开始学习数据挖掘中的聚类，我已经学习了序列聚类、层次聚类和k-means。
我还读到了一篇关于k-means与其他两种聚类技术的区别的声明，称k-means不太擅长处理名义属性，但文本并没有解释这个point.So，我能看到的唯一区别是，对于K-means，我们将提前知道我们将确切地需要K个聚类，而我们不知道其他两种聚类方法需要多少个聚类。
那么，谁能在这里给我一些关于为什么这样的陈述存在的想法，即k-means在处理名义属性的例子时会有这个问题，有没有办法克服这个问题？
提前谢谢。
浏览 2提问于2010-11-04得票数 6
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2回答
层次聚类
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我已经阅读了一些参考资料，并了解了层次聚类的工作原理。然而，当我将其与k-means聚类进行比较时，在我看来，k-means确实构成了特定数量的聚类，而层次分析则向我展示了如何对样本进行聚类。我的意思是，在分层聚类中，我没有获得特定数量的集群。我只得到了一个关于集群如何构成的方案，以及样本之间的部分关系。
因此，我无法理解在哪里可以使用这种聚类方法。
浏览 4提问于2018-04-24得票数 1
1回答
基于SOM神经元的聚类
、、、、
我想知道如何使用K-Means对SOM神经元进行聚类。 假设我有一个形状(1024 X 10)的原始数据，神经元的数量是400 (20 X 20)，U-Matrix的形状是(20 X 20)，我如何使用K-means对神经元进行聚类？ 使用K-Means对SOM神经元进行聚类的想法会很有价值吗？
浏览 20提问于2019-12-24得票数 0
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数据分类(使用专用的基于距离的方法)与数据聚类(有特定的定义方法，如k-means)有什么不同和相似之处？
数据分类是数据聚类的一个子主题吗？
浏览 0提问于2020-12-27得票数 5
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1回答
我在使用sckit-learn库的TF-IDF中使用K-means聚类。我知道K-means使用距离来创建聚类，距离用(x轴值，y轴值)表示，但tf-idf是一个单独的数值。我的问题是，这个tf-idf值是如何通过K均值聚类转换为(x，y)值的。
浏览 20提问于2020-02-19得票数 2
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我使用k-means聚类方法对数据进行聚类，如何在R中使用k-means聚类技术获得与数据对应的聚类数？以便获得每条记录属于哪个簇。
示例12 32 13 => 1. 12,13 2. 32
浏览 1提问于2011-11-26得票数 3
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
1回答
Python中有一种叫做K-means的聚类方法.经过聚类处理后，我希望基于支持向量机或其他分类方法计算每个聚类的精度。
我该怎么做？
浏览 3提问于2018-09-15得票数 0
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我目前正在尝试开发一个Android应用程序。我已经尝试转换一个图像的叶子从RBG到HSV，以产生一个图像是在饱和值空间(没有色调)。接下来，我尝试使用K-方法来生成一个图像，它应该显示蓝色作为背景，并为叶子(前景对象)显示绿色。
但是，我不知道如何在OpenCV中使用K-means函数来显示图像.
Imgproc.cvtColor(rgba, mHSV, Imgproc.COLOR_RGBA2RGB,3);
Imgproc.cvtColor(rgba, mHSV, Imgproc.COLOR_RGB2HSV,3);
List<Mat> hsv_planes
浏览 1提问于2014-03-10得票数 1
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2回答
我不知道我做错了什么，但我希望有人能帮我。我正在尝试使用k-means聚类作为我的模型，在rapid miner中运行x-validation。
我导入了我的数据集，在一个属性上设置了'label‘的角色，将数据从名义转换为数字，然后将输出连接到x-validation过程。然后，我将训练数据连接到k-means聚类模型，并将聚类模型连接到测试数据的模型。我应用k-means模型中的一个模型，然后应用性能过程。
我一直收到一个错误，我需要一个特殊的属性'label‘。
我不确定我在这里做的是什么错误，任何帮助都很感谢。
主要进程：
X-验证流程：
错误消息：
浏览 0提问于2014-12-15得票数 0
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
1回答
我有一个为NLP分类器设计的多维向量。
下面是数据帧(text_df)：
我使用TfidfVectorizer来创建向量：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf_v = TfidfVectorizer(max_df=0.5,
max_features=13000,
min_df=5,
stop_words='english
浏览 14提问于2018-08-29得票数 0
1回答
如何使用高斯混合模型进行聚类？
、、、、
我一直在使用k-Means将数据聚类为2类。然而，现在，我想使用一种不同的方法，使用高斯混合模型将数据聚类到两个类别中。我已经阅读了Scikit-Learn文档和其他SO问题，但我无法理解如何在我目前的上下文中使用GMM进行2类聚类。 我可以很容易地使用k-Means将数据聚类为2类，如下所示： import pandas as pd
from scipy import stats
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
df = pd.read_pickle('my_df.pkl')
clmns = df
浏览 31提问于2019-03-15得票数 0
1回答
从一段时间以来，我有一个问题，我还没有找到正确的答案。
我对clustering algorithm结果的解释表示怀疑，该结果运行于应用log-transformation的特性上。
具体来说，让我们假设我们希望在3个区间变量上运行一个k-means algorithm。不幸的是，这三个区间变量分布极差，k均值给出了我们所见过的最糟糕的结果。但是，让我们想象一下，通过对每个变量应用一个log transformation，我们得到了三个非常完美的normal distribution。
然后，我们再次运行k-means，我们获得了完美的clusters。
现在，我怀疑通过在三个k-means
浏览 0提问于2017-12-10得票数 5
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2回答
我一直在读关于相似性度量和图像特征提取的文章；大多数论文都提到k-means是一种很好的统一聚类技术，我的问题是，对于特定的集合，有没有比k-means聚类更好的选择？
浏览 2提问于2011-10-14得票数 1
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1回答
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，所以新的数据将基于从拟合结果中获得的新的聚类中心。 感谢您的关注
浏览 64提问于2021-08-04得票数 0
3回答
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。
order_centroids = model.cluster_centers_.argsort()[:, ::-1]
terms = vectorizer.get_feature_names()
for i in range(true_k):
print "Cluster %d:" % i,
for ind in order_centroids[i, :10]:
print ' %s'
浏览 4提问于2015-09-26得票数 3
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2回答
在文档聚类过程中，作为数据预处理步骤，我首先应用奇异向量分解来获得U、S和Vt，然后通过选择适当数量的特征值来截断Vt，这现在可以从我读取的中获得良好的文档-文档相关性。现在，我在矩阵均值的列上执行聚类，以便将相似的文档聚类在一起，为此，我选择了k- Vt，初始结果对我来说是可以接受的(k= 10个聚类)，但我想深入挖掘一下选择k值本身。为了确定k-means中的聚类数量，我被来查看交叉验证。
在实现它之前，我想弄清楚是否有使用numpy或scipy实现它的内置方法。目前，我执行kmeans的方法是简单地使用scipy中的函数。
import numpy, scipy
# Preproces
浏览 2提问于2011-07-09得票数 5
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2回答
电影类型的聚类
、、、、
我是数据挖掘领域的初学者，我想将我的电影数据集聚类以找到流派组。我的数据集中有86部电影的26种不同类型。我想使用聚类来将我的电影分成几种类型，而不是26种。因此，例如，在运行某些聚类算法后，我将只剩下4个聚类或任何最适合我的数据集的小计数。我已经将我的数据集定义如下: M1 { G1，G2，.....G26} M2{G1，G2，.....G26}其中每个流派G1，...，G26可以保持值0或1，0表示缺席，1表示存在。现在我的下一步是在上面运行k-means聚类，我想使用一个很好的距离函数来表示皮尔逊相关系数。
我正在使用MATLAB做我的实验。我试着使用k=3,4,5,6做k-Means，
浏览 2提问于2013-01-10得票数 0
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我知道k-means聚类是最简单的无监督学习算法之一。查看MLlib中打包的流式k-means聚类的源代码，我发现了术语:训练数据、测试数据、预测和训练。
这让我认为这个流式K-means可能是受监督的。那么，这个算法是有监督的还是无监督的？
这是一个使用流式k-means的代码示例：
package org.apache.spark.examples.mllib
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.mllib.clustering.StreamingKMeans
import org.apache.spark.
浏览 3提问于2015-06-22得票数 1
5回答
有没有人知道在离散和连续属性上执行聚类的好算法？我正在解决一个识别一组相似客户的问题，每个客户都有离散和连续的属性(考虑客户的类型，该客户产生的收入数量，地理位置等)。
传统上，像K-means或EM这样的算法适用于连续属性，如果我们混合使用连续属性和离散属性会怎么样？
浏览 1提问于2009-05-06得票数 9
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3回答
我最近开始研究聚类和k-means算法，并试图提出一个很好的用例并解决它。
我有以下关于不同城市销售商品的数据。
项目城市
Item1纽约
Item2夏洛特
旧金山Item1
..。
我想根据变量city和item对数据进行聚类，以找到可能具有相似模式的城市组。sold.The问题是我使用的k-means，不接受非数字输入。我该怎么做才能找到一个有意义的解决方案呢？
感谢SV
浏览 1提问于2013-01-19得票数 3
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2回答
K-均值聚类映射
、、
我正在使用sklearn的K-Means聚类，并希望使用经过训练的K-Means模型将计算的K-Means聚类标签替换为质心值。 我使用的代码如下： # Initialize K-Means clustering model-
kmeans_conv1 = KMeans(n_clusters = 5)
# Train model on training data (compute k-means clustering)-
kmeans_conv1.fit(conv1_nonzero.reshape(-1, 1))
# number of clusters used-
kmeans_con
浏览 19提问于2020-05-02得票数 0
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我有IMU数据(加速计、磁力计和陀螺仪)，在不同的练习中(下沉、俯卧撑、仰卧起坐、穿孔)。这些练习是在单个1D时间序列信号中完成的，我想使用机器学习分类方法来识别信号中的不同练习。我不想将信号压缩成0D峰值，并以这种方式构建我的特征，而是保持时域的完整性。下图显示了包含四个练习的加速度计的示例数据。因此，我的问题是，在这样做时，哪种方法最有效？K-means聚类在0D意义上是完美的，那么有1D等价吗？对python (sklearn)的任何资源都将非常感谢！
提前感谢！
浏览 2提问于2018-05-25得票数 2
2回答
我已经创建了两个聚类算法: k-means和divisive，也许稍后我还会添加aglomerative。我必须分析它们在高维数据中的表现如何，为此，我必须计算到集群中心的平均/总和距离。在k-means的情况下，这很容易，我有质心，但是如何在除法/聚类法中找到中心呢？当我在这里的时候:我目前已经实现了Euclede距离，曼哈顿距离和皮尔逊距离，还有其他距离度量我可以使用吗？提前感谢！
浏览 2提问于2013-04-04得票数 0
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我正在尝试在一个非常大的矩阵上做一些k-means聚类。
矩阵大约是500000行x4000个cols，但非常稀疏(每行只有几个"1“值)。
整个文件不适合内存，所以我把它转换成一个稀疏的ARFF文件。但是R显然不能读取稀疏的ARFF文件格式。我还有一个普通的CSV文件格式的数据。
在R中有没有包可以有效地加载这样的稀疏矩阵？然后，我将使用集群包中的常规k-means算法来继续。
非常感谢
浏览 0提问于2010-06-15得票数 9
1回答
python中的共同聚类算法
、、、、
在python中有没有可用的共同集群算法的实现？scikit-learn包有k-means和层次聚类，但似乎缺少这类聚类。
浏览 0提问于2013-07-21得票数 3
1回答
我的问题是，使用k-means很难获得最优聚类数，所以我想到了使用分层算法来寻找最优聚类数。在定义了我的理想分类后，我想使用这个分类来找到具有k均值的质心，而不需要迭代。
data= rand(300,5);
D = pdist(data);
Z = linkage(D,'ward');
T = cluster(Z,'maxclust',6);
现在我想使用向量T中定义的聚类和to k-means算法中的位置，而不需要迭代。有没有人能给点建议怎么做？
谢谢。
浏览 3提问于2013-02-28得票数 0
我正在从事以下项目，并正在探索由Hmisc提供的CurveRep()集群方法。(CurveRep基于克拉拉聚类算法，根据相似的模式对单个受试者的纵向生长曲线进行聚类)。由于我还没有找到任何使用CurveRep()的出版物，通常在互联网上对它的讨论也很少，如果您能告诉我您使用它的经验或您对它的看法，我将不胜感激！-我的项目:我在三个时间点(0，30,120分钟)测量了大约200个n=500对象的代谢物。每个人的时间进程差别很大，但在意大利面图中，似乎有组(例如，直线和平坦曲线，峰形曲线，谷形曲线)。我想将这些曲线聚类到两到三个具有代表性的时间进程中，然后为每个聚类拟合一个特定于曲线的回归模型。C
浏览 3提问于2015-04-13得票数 0
2回答
我从Scikit learn了解如何使用K-Means：学习文本聚类
在该示例中，可选地使用LSA (使用SVD)来执行降维。
为什么这是有用的？维度(特征)的数量已经可以使用"max_features“参数在TF-IDF向量化器中进行控制。
我知道LSA (和LDA)也是主题建模技术。聚类的不同之处在于，文档属于多个主题，但只属于一个聚类。我不明白为什么要在K-Means聚类的上下文中使用LSA。
示例代码：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import
浏览 16提问于2017-02-22得票数 5
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4回答
我看到对于k-means，我们有Lloyd算法，Elkan算法，我们还有k-means的分层版本。
对于所有这些算法，我看到Elkan的算法可以在速度方面提供提升。但我想知道的是，所有这些k-means算法的质量。由于它们的启发式和概率性质，每次我们运行这些算法时，结果都会不同。现在，我的问题是，当涉及到k-means这样的聚类算法时，如果我们想要有更好的质量结果(比如在较小的失真等方面)。在所有这些k-means算法中，哪种算法能为您提供更好的质量？有没有可能测量这样的东西？
浏览 0提问于2012-12-13得票数 4
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我已经使用k-means聚类建立了一个分割模型。
有人能描述一下将新数据分配到这些数据段的过程吗？
目前，我正在应用与构建模型时相同的转换/标准化/异常值，然后计算欧几里德距离。最小距离是记录落入的区段。
但是，我看到大多数都落入了一个特定的部分，我想知道我是不是在这个过程中错过了什么？
谢谢
浏览 0提问于2013-08-09得票数 2
1回答
我有相当大的JPG图像的许多图像(数以万计)。每一张都是索引卡的图像。它们大多数是白色的，但也有一些是标准的索引卡颜色()。
颜色对应于数据属性，所以我想通过编程将这些卡片按颜色分类。我知道在web浏览器中使用canvas元素和像这样的算法从图像中提取主色是可能的，而且它是有效的-它给我的RGB值足以将卡片装入箱子。
但是我不明白我怎么能通过网络浏览器在这么多的图片上运行这样的东西。
我想知道是否有人可以推荐一个命令行工具，也许是Python或Ruby模块，可以做类似的事情。
浏览 2提问于2012-03-13得票数 7
可能是很短的一个。只是在使用K-Means聚类时卡住了。 我查找了以下python/skimage命令： image_array = image.reshape([-1,3]).astype(np.float32)
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(image_array)
labels_array = kmeans.labels_
labels = labels_array.reshape([image.shape[0], image.shape[1]]) 当我注意到RGB图像必须转换为一个长数组时。当我传递一个数组时，k-
浏览 14提问于2019-04-03得票数 0
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2回答
我正在尝试对一组数据运行聚类分析，但无法找到适当的洞察力。例如:我有一组100个资源(列)中的50个变量(行)。每种资源都有一些作为优势的变量和另一些作为劣势的变量。因为每个资源可能只有10个变量作为强度，5个变量作为弱点，所以其他被遗漏的变量被标记为零。现在，我希望找到具有共同优势和劣势的资源集群。
我使用了分层聚类和k-means，通过转置dataset，使资源按行排列。k-means图显示了不同聚类之间的太多重叠，因此只使用层次聚类。我已经用+10替换了1(强度)，用-10替换了2(弱点)，看看集群算法是否有不同的响应，但仍然没有多大帮助。
有没有改进这个方法的意见和处理这个问题的替代方
浏览 5提问于2016-09-01得票数 0
在sklearn中使用K-means聚类方法时，我将点聚类成两组。如何将点编号较大的群的k_means.labels_设置为‘0’(而不是1)？
谢谢!
浏览 0提问于2015-06-17得票数 1
很抱歉，如果这是一个非常新手的问题，但我最近开始探索Rapidminer。我已经使用它通过K-means聚类对我的样本数据进行了聚类。我的疑问是，如果我使用一个excel原始数据文件进行聚类，我如何在excel文件中得到我的excel数据输出数据拆分成K个聚类。我知道如何创建集群并在设计和结果屏幕之间切换。
提前谢谢。
浏览 3提问于2016-01-29得票数 0
1回答
我已经按照这个链接的说明在w2v和k-means上训练了我的语料库。 https://ai.intelligentonlinetools.com/ml/k-means-clustering-example-word2vec/ 我要做的是a。找到给定单词的聚类ID。b。从给定单词的聚类中获得最接近的前20个单词。 我已经弄清楚了如何在给定的集群中查找单词。我想要的是在给定的集群中找出与我的给定单词更接近的单词。 任何帮助都是非常感谢的。
浏览 15提问于2019-12-25得票数 0
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