我正在尝试运行以下代码，并得到一个AttributeError：'module‘对象没有'hcluster’属性，这是在最后一行中引发的。
我在Mountain Lion中运行，我使用pip和homebrew，而hcluster在PYTHONPATH=/usr/local/lib/python2.7/site-packages.中
你知道会出什么问题吗？谢谢。
import os
import hcluster
from numpy import *
from PIL import Image
# create a list of images
path = 'dat
浏览 14提问于2013-10-23得票数 0
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我有一个矩阵，它有600个不同的标签。因此，它真的是一个很大的文件；当我创建一个图形来聚集我的数据时，我看不到这些标签。如何创建高分辨率文件并保存？
我已经试过下面的代码了。
import scipy.cluster.hierarchy as hcluster
import scipy.spatial.distance as ssd
SimMatrix = mainTable
distVec = ssd.squareform(SimMatrix)
linkage = hcluster.linkage(1 - distVec)
dendro = hcluster.dendrogram(li
浏览 21提问于2019-10-22得票数 3
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我在VMware工作站中配置了一个带有1个Namenode和2个Datanodes的Apache集群，并且Namenode运行良好，也做了ssh-无密码登录，但是当我尝试启动datanode时，得到以下错误？
在数据节点日志下，namenode在两个datanodes下获得重试错误，而我尝试ping并连接Namenode。
Below is the log for datanode,
2015-11-14 19:54:22,622 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: STARTUP_MSG:
/*************
浏览 4提问于2015-11-14得票数 0
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我的R程序如下：
hcluster <- function(dmatrix) {
imatrix <- NULL
hc <- hclust(dist(dmatrix), method="average")
for(h in sort(unique(hc$height))) {
hc.index <- c(h,as.vector(cutree(hc,h=h)))
imatrix <- cbind(imatrix, hc.index)
}
return(imatrix)
}
dm
浏览 0提问于2012-02-27得票数 6
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我正在用python pandas编写一个SQL查询：
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, read_csv
import numpy as np
from pandasql import sqldf
pysqldf=lambda q:sqldf(q,globals())
rolup = pysqldf(u"select MasterUserId,DeviceUsed,hcluster, count(MasterUserId) as Tot_Rec, sum(Visits),sum(PV),sum(TimeSpent) f
浏览 4提问于2014-11-19得票数 1
1)我正在使用scipy的hcluster模块。
所以我能控制的变量是阈值变量。我如何知道我的每个阈值的性能？也就是说，在Kmeans中，这种表现将是所有点到其质心的总和。当然，这必须进行调整，因为更多的簇通常=更小的距离。
对于这一点，我可以用hcluster做一些观察吗？
2)我意识到fclusterdata有很多可用的指标。我是基于关键术语的tf-idf对文本文档进行聚类。问题是，一些文档比其他文档更长，我认为余弦是“标准化”这个长度问题的好方法，因为文档越长，如果它们的内容是一致的，那么它在n维域中的“方向”应该保持不变。还有没有其他方法可以推荐呢？我如何评估？
Thx
浏览 2提问于2010-03-31得票数 6
我有一个通过运行以下命令创建的向量列表：
import hcluster
import numpy as np
from ete2 import Tree
vecs = [np.array(i) for i in document_list]
其中document_list是我正在分析的web文档的集合。然后，我执行分层聚类：
Z = hcluster.linkage(vecs, metric='cosine')
这将生成ndarray，例如：
[[ 12. 19. 0. 1. ]
[ 15.
浏览 14提问于2012-02-21得票数 7
下面的脚本将显示菜单和selection.However提示，如果选择错误，这不会给出重新选择的选项。
我想重新写这样一种方式，它应该给出选项，以确认选择，如果选择是错误的，应该给一个选项重新选择从菜单。可以使用“做直到”循环吗？任何帮助都是非常感谢的
write-host ""
Write-host -ForegroundColor yellow "Choose which Cluster you want to gather ratios on:"
write-host "(it may take a few seconds to build the
浏览 8提问于2022-08-03得票数 1
1回答
我有一种感觉，这是一个非常简单的问题，但我想不出来。
我有一小组轨迹，我正在尝试使用scipi hcluster对它们进行聚类。
我在这方面已经取得了成功。
from hcluster import linkage, dendrogram
l = linkage(matrix)
d = dendrogram(l)
show()
然而，我不知道如何将树状图分配的颜色映射回原始轨迹。树状图具有以下关键字'ivl'，'dcoord'，'leaves'，'color_list'，
浏览 5提问于2012-08-28得票数 2
2回答
对100万个对象进行分层聚类
、、、、
有没有人能给我推荐一个层次聚类工具(最好是在python中)，它可以聚类大约一百万个对象？我尝试过和。
hcluster在处理18k对象时遇到了问题。Orange能够在几秒钟内集群18k个对象，但失败了100k个对象(内存饱和并最终崩溃)。
我在Ubuntu11.10上运行64位Xeon CPU (2.53 RAM )和8 8GB内存+3 8GB交换空间。
浏览 0提问于2012-02-06得票数 24
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我用hcluster生成了一个集群。。
出于格式化目的，我使用了as.dendogram。当我这样做的时候，我的标签被剪掉了。
更多的是通过水平方向。这就是我需要的。
这个问题看起来不像是在边距上，因为(对于水平的)我使用了没有标签效果的par(oma = c(0, 0, 0, 8)。这只会减少我的边际空间，但不会给标签名称留出更多空间。如何确保绘图显示整个型号名称？
浏览 5提问于2018-07-20得票数 0
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我写了一个简单的脚本，目的是在一个简单的测试数据集上进行分层聚类。
我发现函数可以将我的数据聚类到两个集群中。它需要两个必需的调用参数:数据集和阈值。问题是，我找不到一个阈值来产生预期的两个集群。
如果有人能告诉我我做错了什么，我会很高兴的。如果有人能指出更适合我的集群的其他方法，我也会很高兴(我明确希望避免事先指定集群的数量)。
下面是我的代码：
import time
import scipy.cluster.hierarchy as hcluster
import numpy.random as random
import numpy
import pylab
pylab.ion()
浏览 0提问于2012-03-26得票数 7
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我一直试图为CDH4.5安装Kerberos，这是使用Cloudera安装程序安装的。
这些说明来自以下链接：
在设置和KDC之后，我将Java 6文件的JCE策略复制到以下位置: /usr/java/jdk1.6.0_31/lib/security/
以下是我的"/var/kerberos/krb5kdc/kdc.conf“文件：
[kdcdefaults]
kdc_ports = 88
kdc_tcp_ports = 88
[realms]
MYREALM.COM = {
master_key_type = aes256-cts
acl_file = /var/ke
浏览 3提问于2014-02-05得票数 1
2回答
Python中的层次聚类问题
、、、、
我正在通过相关距离度量(即1- Pearson相关性)对2维矩阵进行分层聚类。我的代码如下(数据在一个名为“data”的变量中)：
from hcluster import *
Y = pdist(data, 'correlation')
cluster_type = 'average'
Z = linkage(Y, cluster_type)
dendrogram(Z)
我得到的错误是：
ValueError: Linkage 'Z' contains negative distances.
是什么导致了这个错误？我使用的矩阵"da
浏览 6提问于2010-05-31得票数 10
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我有下面的DataFrame，每小时包含一个产品的相应消费。我想根据类似的需求对这些小时进行分组，但是，，的分组必须是连续的，这样才有意义。例如，一个有意义的小时分组可以是10-12 ，而不是 (10-12，2，4-5)。
1970-01-01 08:00:00 9
1970-01-01 09:00:00 11
1970-01-01 10:00:00 28
1970-01-01 11:00:00 26
1970-01-01 12:00:00 26
1970-01-01 13:00:00 32
1970-01-01 14:00:00 24
1970-0
浏览 1提问于2021-01-20得票数 4
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我正在尝试对我的MFCC数组'signal_mfcc‘进行层次聚类，这是一个维数为(198，12)的ndarray。198个音频帧/观察值和12个系数/维度？ 我使用随机阈值'250‘和'distance’作为标准，如下所示： thresh = 250
print(signal_mfcc.shape)
clusters = hcluster.fclusterdata(signal_mfcc, thresh, criterion="distance") 使用指定的阈值，输出变量' cluster‘是一个长度为198或
浏览 334提问于2019-04-26得票数 0
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我试图加快我的热图创建，主要计划是使用来自hcluster包的amap函数来并行化集群。
我在aheatmap文档中阅读，我可以提供一个hclust-object，并且我在堆栈溢出的某个地方读到，分层集群是主要的瓶颈。因此，我只想计算一次集群，并将其提供给我的热图。
现在，我得到以下错误：
Cluster_mat中的错误(mat，Rowv，distfun = distfun，hclustfun = hclustfun，：aheatmap -无效的聚类函数:必须是字符串或函数
pg_h <- matrix(rnorm(10000),ncol = 10)
d <- dist(
浏览 0提问于2015-08-21得票数 3
1回答
我想对矩阵元素的相似点进行聚类，但我的代码生成相同的树状图，即使我更改了矩阵元素的值(在这种情况下，矩阵元素的位置会发生变化，而树状图不会改变)。你知道我怎么能修正密码吗？
请按原样运行代码。然后将0.91改为0.11并再次运行代码。你会明白我的意思的。
请比较这两个数字。您将看到，矩阵元素在热图中的位置对于这两个数字都不一样。矩阵元素在热图中的位置不应改变。
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, l
浏览 16提问于2022-11-14得票数 0
我很难在我的机器上安装r包gputools。我已经安装了CUDA并正确设置了相关路径文件，就像所说的那样。
在编译包时，我最初得到了错误
/usr/local/cuda/bin/nvcc -gencode arch=compute_10,code=sm_10 -gencode arch=compute_13,code=sm_13 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -c -I. -I"/usr/local/cuda/include" -I"/usr/local/C
浏览 3提问于2015-01-15得票数 4
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水平聚类密集数据点
、、、、
我在2D numpy数组中有大约34,000个数据标签及其各自的特征(状态概率)，以散点图的形式显示出来。
。
很容易看出，大多数b数据点位于底部，并且相当密集。我想使用一个聚类算法来提取底部区域。我不为完美的结果而奋斗。这只是关于提取大部分b点。
到目前为止，我已经尝试了DBSCAN算法：
import sklearn.cluster as sklc
data1, data2 = zip(*dist_list[1])
data = np.array([data1, data2]).T
core_samples, labels_db = sklc.dbscan(
data, #
浏览 0提问于2016-09-20得票数 0
2回答
你好，你们这些了不起的人。我是新的R和matlab，并一直在网上搜索来回答这个问题，但找不到anything.The问题是当我创建一个最终的矩阵，它只是列出文件名。
这背后的背景，让你明白我的意思：
我使用R与内置的matlab，并试图从15个.txt files.These 15文件中读取数据，所有文件都有2列数据和1686行数据。我应该使用dir()函数将这些文件放入类型列表的向量中。然后，我将访问该向量的每个元素，并将其传递给read.table()函数，以便创建包含数据的矩阵N。如前所述，这些文件有2列，我被告知提取每个文件的第1列，并将其放在名为X的矩阵的第1列中。X有16行表示15
浏览 0提问于2013-11-23得票数 0
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