Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
最相距的 k 个元素(聚类?)
我有一个简单的机器学习问题 我有 n 110 个元素 以及所有成对距离的矩阵 我想选择相距最远的 10 个元素 也就是说 我想要 Maximize Choose 10 different elements Return min distan
K 均值可用于帮助基于像素值的图像分离吗?
我正在尝试根据像素值分离灰度图像 假设一个 bin 中的像素为 0 到 60 另一个 bin 中的像素为 60 120 120 180 依此类推 直到 255 范围在此大致等距案件 然而 通过使用 K 均值聚类是否可以更实际地测量我的像素值
Algorithm
image
imageprocessing
opencv
kmeans
剪影分数怎么可能是负数?
如果我们有一些数据点 例如 我们使用 k means 进行分段 所得到的线段是否不是每个点都最接近其各自簇的质心 如果是这样 当 Silhouette Score 比较 ai 到簇内点的平均距离 和 bi 到簇外点的平均距离 时 怎么会出现
kmeans
silhouette
如何使用 Python 查找我的数据属于哪个集群?
我刚刚对我的数据运行了 PCA 然后运行了 K 均值聚类算法 运行算法后我得到了 3 个聚类 我试图找出我的输入属于哪些集群 以便收集有关输入的一些定性属性 我的输入是客户 ID 用于聚类的变量是某些产品的支出模式 下面是我为 K 均值运行
python
python3x
clusteranalysis
kmeans
SKLearn KMeans 收敛警告[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我在一维数据集上使用 SKLearn 的 KMeans 聚类 我遇到的错误是 当我运行代码时 我得到一个ConvergenceWarning ConvergenceWarning Number of distin
python
scikitlearn
kmeans
k-means 的时间复杂度是多少?
我正在经历k means 维基百科页面 http en wikipedia org wiki K means clustering 根据算法 我认为复杂度是O n k i n 总元素 k 簇迭代次数 那么有人可以向我解释一下维基百科上的这个
Algorithm
timecomplexity
kmeans
对一维数据进行最佳聚类? [关闭]
Closed 这个问题正在寻求书籍 工具 软件库等的推荐 不满足堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 有没有人有一篇论文解释如何CKmeans 1d dp http cran r project org
r
clusteranalysis
kmeans
R - 二进制博客数据的聚类分析
我有一个与下面的示例类似的网络数据 它仅具有用户和二进制值 用于表明该用户是否点击了网站内的特定链接 我想对这些数据进行一些聚类 我的主要目标是根据用户的在线行为找到相似的用户 对此有什么好的聚类算法 我尝试过 k means 它不适用于二
r
clusteranalysis
kmeans
OpenCV K 均值 (kmeans2)
我正在使用 Opencv 的 K means 实现来对一大组 8 维向量进行聚类 它们聚类得很好 但我找不到任何方法来查看聚类过程创建的原型 这可能吗 OpenCV 似乎只提供对集群索引 或标签 的访问 如果没有 我想是时候自己实现了 我不
c
opencv
clusteranalysis
kmeans
SOM(自组织映射)和 K 均值有什么区别?
stackoverflow中只有一个与此相关的问题 更多的是关于哪个更好 我只是不太明白其中的区别 我的意思是它们都使用向量 这些向量被随机分配给集群 它们都使用不同集群的质心来确定获胜的输出节点 我的意思是 差异到底在哪里 在 K 均值中
artificialintelligence
kmeans
som
selforganizingmaps
K-means:初始中心不明显
我正在使用通航套餐 https cran r project org web packages GA GA pdf我的目标是找到 k 均值聚类算法的最佳初始质心位置 我的数据是 TF IDF 分数中单词的稀疏矩阵 可下载here https
r
Optimization
sparsematrix
kmeans
geneticalgorithm
OpenCV 在图像上运行 kmeans 算法
我试图在 3 通道彩色图像上运行 kmeans 但每次我尝试运行该函数时 它似乎都会崩溃并出现以下错误 OpenCV Error Assertion failed data dims lt 2 type CV 32F K gt 0 in u
c
opencv
imageprocessing
kmeans
Python 中的球形 k 均值实现
我一直在使用scipy 的 k 均值 http docs scipy org doc scipy reference cluster vq html已经有一段时间了 我对它在可用性和效率方面的工作方式感到非常满意 然而 现在我想探索不同的
python
scipy
kmeans
scipy 中的 kmeans 和 kmeans2 有什么区别?
我是机器学习的新手 想知道 scipy 中 kmeans 和 kmeans2 之间的区别 根据文档 它们都使用 k means 算法 但是如何选择它们呢 根据文档 kmeans2 似乎是标准的 k 均值算法 并且运行直到收敛到局部最优 并且
python
machinelearning
scipy
kmeans
如何在C++中使用OpenCV检测多个物体?
我从这个答案中得到了启发here https stackoverflow com a 43076532 385127 这是一个Python实施 但我需要C 这个答案非常有效 我的想法是 detectAndCompute to get key
c
opencv
kmeans
OPENCV30
meanshift
R - “princomp”只能与比变量更多的单位一起使用
我正在使用 R 软件 R Commander 对我的数据进行聚类 我的数据有一个较小的子集 包含 200 行和大约 800 列 尝试 kmeans 聚类并在图表上绘制时出现以下错误 princomp 只能与比变量更多的单位一起使用 然后我创
r
clusteranalysis
kmeans
PCA
rcommander
在 ELKI 中运行聚类算法
我需要以编程方式使用 ELKI 运行 k medoids 聚类算法 我有一个相似度矩阵 我希望将其输入到算法中 是否有任何代码片段可用于如何运行 ELKI 算法 我基本上需要知道如何创建Database and Relation对象 创建自
Java
clusteranalysis
kmeans
elki
考虑中心的顺序,重新标记 kmean 结果中的样本
我正在使用 kmeans 来聚类我的数据 对于生成的结果我有一个计划 我想根据订购的中心重新标记样本 考虑以下示例 a c a b c d e F i j k l m n b c 1 2 3 20 21 21 40 41 42 4 23 5
r
Classification
kmeans
K-means 仅使用特定数据帧列与 scikit-learn
我正在使用k means算法从scikit learn库 我想要聚类的值位于具有 3 列的 pandas 数据框中 ID value 1 and value 2 我想使用以下方法对信息进行聚类value 1 and value 2 但我也想
python
pandas
scikitlearn
kmeans
AttributeError:“KMeans”对象没有属性“inertia_”
from sklearn cluster import KMeans import numpy import pandas as pd from pandas import read csv boston read csv desktop
scikitlearn
kmeans
«
1
2
3
4
5
6
...8
»